当机器人“看得见”也“摸得着”：触觉如何补全精密装配的最后一环

在电子、医疗等精密制造领域，微米级公差累积、软质部件弹性形变、多零件公差叠加等问题，常导致“视觉能定位但抓不准/插不进”的尴尬——即便机械臂路径规划精准，视觉也难以捕捉物理接触后的动态偏差。

Mowito团队的最新演示，正是瞄准这一行业顽疾：一套融合UR协作机器人、工业相机与Contactile GAL2触觉型夹爪的智能装配系统，在电缆装配任务中实现了高成功率操作。这一成果并非依赖单一传感器，而是通过视觉预定位 + 触觉闭环调节的协同策略，解决了传统自动化中因微米级偏移、弹性形变和公差累积导致的装配失败难题。

「视觉引导 + 触觉闭环」：破解“精准抓插”的双重难题

实际作业中，系统遵循“视觉预定位→触觉微调整”的协同逻辑：

•视觉系统先完成插头与端口的“粗略定位”，规划机械臂的初始接近路径（解决“目标在哪”的空间适配问题）；

•但物理接触后，视觉因“被遮挡/动态干扰”失效，真正的挑战才刚开始——此时，Contactile GAL2触觉型夹爪（UR机械臂的“柔性执

行末端”）接过“精准控制”的接力棒：

GAL2指尖集成的Contactile三轴触觉阵列式传感器（即在夹爪指尖布置数百个微小传感单元，同步采集X/Y/Z方向的力、压力分布与微振动），让夹爪拥有了“类人触觉”：

当插头轻微偏离中心，触觉阵列会检测到“一侧受力显著大于另一侧”；系统随即生成反向调整力矩，驱动UR机械臂微调姿态，实现“边触边纠”的自适应插入——这类似于人类手指“盲插USB时，试探→感知卡顿→调整角度”的过程，是纯视觉系统无法复制的柔性控制。

触觉不只是“感觉”，更是“决策大脑”

Contactile触觉传感器的优势在于其空间分辨率与动态响应能力。相比传统单点力传感器，它能构建接触面的“力场图谱”，从而判断：

• 插头是否已完全进入端口（通过力分布趋于均匀）
• 是否存在卡顿或摩擦异常（如材料变形产生的峰值力）
• 是否即将发生滑脱（通过检测预滑移信号）

这些信息被实时反馈至控制系统，用于触发握力调节、暂停动作或启动重试逻辑，很大程度上提升了任务鲁棒性。

从“视觉主导”到“触觉闭环”：自动化的新范式

该案例揭示了一个重要趋势：在复杂装配场景中，视觉负责“看见目标”，触觉负责“确认到位”。两者并非替代关系，而是互补协同。尤其在以下场景中，触觉成为关键瓶颈突破者：

迈向具身智能：让机器人做到“手眼协同”

Mowito的案例揭示的不仅是技术整合，更是一种范式转移：自动化正从“预设路径的精确执行”，转向“基于感知的动态适应”。在这一转变中，UR机械臂 + 视觉 + Contactile GAL2触觉型夹爪构成了具身智能的最小可行单元——机械臂是身体，视觉是眼睛，而GAL2，是它的“指尖”。

真正的操作智能，往往始于接触的瞬间。当机器人不仅能识别目标位置，还能感知材料的形变、摩擦的动态与力的分布，它便更接近对物理交互过程的深入理解。Contactile触觉型夹爪GAL2的价值，正是将这一理解能力赋予末端执行器，使自动化不再依赖理想环境，而能在真实世界的不确定性中稳健运行。

这不仅是效率的提升，更是智能操作的起点。