人形机器人为何需要触觉传感器？
思瀚产业研究院    2025-05-30

触觉传感器是用于机器人中模仿触觉功能的传感器，可以感知末端力、温度、湿度等等。按功能可分为接触觉传感器、力矩传感器、压觉传感器和滑觉传感器等。

触觉传感器分布于机器人的躯干&灵巧手等部位，但灵巧手指尖传感器是核心部位，精准的力控是灵巧手商业化落地的基础。在灵巧手手掌上需要电子皮肤，主要强调对接触位置的精准控制和对物体材质的感知能力，在抓握动作中并不起主导作用。在灵巧手指尖上需要触觉传感器，指尖触觉传感器强调感知+控制，感控一体，最重要的特性是对三维力的感知，而且要实现不同手指的分布式协同工作，在抓握动作中起到主要作用。

触觉传感器系人形机器人实现泛化操作的核心部件

触觉传感器定义：触觉传感器是用于机器人中模仿触觉功能的传感器，可以感知末端力、温度、湿度等等。按功能可分为接触觉传感器、力矩传感器、压觉传感器和滑觉传感器等。

触觉传感器分布于机器人的躯干&灵巧手等部位，但灵巧手指尖传感器是核心部位：电子皮肤和触觉传感器将优先在灵巧手的指尖、指节、手指渗透，来提升处理复杂任务的能力；之后将向手腕、肩膀、膝盖、大腿渗透，提升机器人的交互能力；最后将覆盖全身，走向通用化、智能化。

相较于传统工业夹爪，触觉传感器对灵巧手实现商业化落地至关重要：精准的力控是灵巧手商业化落地的基础，触觉传感器可实时检测接触力、压力分布，帮助灵巧手调整抓握力度，提高抓取的成功率和稳定性。

自适应触觉感知需要探测多维变量：其中包括滑觉、接触觉、压觉、力矩觉和温湿觉等。

触觉传感器对于抓握模型的训练也有重要意义：

现阶段机器人抓握尚未实现灵巧操作。目前人形机器人训练抓握操作的重心在于对抓握对象的识别与抓握操作的成功率上，抓取时并不强调力控，放下时多为直接松开的释放，并未着重强调抓取物品时的“轻拿轻放”。在现实中，人在进行抓取与释放的动作时多带有动态的力控调整，因此机器人灵巧手要实现拟人操作，需要通过触觉传感器获得力感知与力控制能力。

通过触觉传感器收集抓握数据可助力抓握大模型训练。触觉的引入可助力VLA模型进一步泛化。通过引入触觉这一关键信息，VLA模型可进一步延申为VTLA模型，触觉信息的引入是有效执行泛化的原子交互任务基础，进而可以发挥大模型处理复杂任务和小模型实时高效的优势。

未来人形机器人商业化落地核心在于模型端，而触觉传感器有望助力大模型提升泛化能力。

1）强泛化能力是机器人走向商业化的关键。机器人走向商业应用场景，需要掌握多项技能，并具备快速泛化迁移能力（例如在工业场景中需要掌握工作技能，在家用场景中需要掌握服务技能）。

2）目前人形机器人软件端进展慢于硬件端。现阶段人形机器人硬件与运动控制能力进展良好，但大脑（大模型）泛化能力进展较慢，是人形机器人商业化落地的核心卡点。

3）触觉传感器的引入有望提高机器人对现实世界的预认知。触觉传感器采集的数据是一个全新维度的变量，通过在VLA模型中引入触觉数据变量，可以让机器人对现实世界的感知有深入的了解，视觉识别到物体后即了解①该物品的触感如何②应输出多大力实现抓握，而非在执行任务过程中通过尝试的方式逐步逼近成功，这有助于提高大模型的泛化能力与机器人执行任务的效率。

2、灵巧手指尖&手掌端触觉传感器辨析

手掌端电子皮肤：电子皮肤主要布局在指腹，手掌，手背位置，主要强调对接触位置的精准控制和对物体材质的感知能力（与视觉材料感知互补），在抓握动作中并不起主导作用，因此从触觉角度看仅需要一维压力传感器即可。

手指端触觉传感器：指尖触觉传感器是触觉传感器Plus，强调感知+控制，感控一体，最重要的特性是对三维力的感知，而且要实现不同手指的分布式协同工作，在抓握动作中起到主要作用。

3、以拿水瓶为例，辨析触觉传感器在抓握动作中的关键作用

第一步：抓水瓶前，结合视觉感知物体表面的材质、判断大致需要多大的力；

第二步：抓水瓶时，感知压力、摩擦力等三维力，并结合接近觉对物体施加能抓起的最小压力；

第三步：移动过程，主要感知摩擦力，而且物体重心不稳定，需要快速调整抓握力度。

第四步：放置过程，主要感知桌面对水瓶的支持力，从而实现放手的动作。

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