TacClip: a clip-on sensor measures dynamic contact forces without covering the fingerpads
TacClip 是一种轻量化的防水可穿戴传感器，它通过安装在指甲上的布拉格光纤光栅来测量动态接触力和振动，同时保持指尖暴露以保留天然的触觉灵敏度。
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人类的手是极其敏锐的感官工具，能够分辨砂纸的粗糙与丝绸的光滑，或是感知衣物缝隙处细微的凸起。这种敏感度依赖于指尖的裸露皮肤，它作为人类与世界直接接触的界面。几十年来，科学家和工程师一直试图教会机器人复制人类的触觉，希望机器能通过观察和感受人类的行为来学习复杂的任务。然而，一个显著的问题出现了：为了测量人类手部经历的力量和振动，研究人员传统上必须用传感器或手套覆盖指尖。这些覆盖物充当了障碍，削弱了他们试图记录的正是那种感觉。如果一个人因为手指被厚厚的手套包裹而无法感觉到织物的纹理或透明物体的边缘，那么他们提供给机器人的数据就是不完整的。挑战在于如何制造一种既能捕捉触觉机械数据，又不会阻挡触觉本身的装置。
斯坦福大学的研究团队开发了一种名为 TacClip 的解决方案来解决这一困境。该装置并非覆盖在敏感的指腹上，而是一个小的、可拆卸的夹子，它夹在指甲上并环绕在指尖侧面。它的设计旨在让用户在进行自然手部动作时佩戴，使皮肤完全暴露，从而让用户保留对纹理、温度和摩擦力的完整感知力。该装置通过测量指尖软组织在按压物体时的变形来进行工作。当手指按压时，皮肤会轻微隆起，进而弯曲塑料夹。在夹子内部，一根细小的光纤包含着一种特殊的图案，其特性会在被拉伸或压缩时发生变化。这种变化使系统能够将夹子的物理弯曲转化为数字信号，有效地记录下触碰的力量以及手指在表面滑动时产生的振动。
研究人员测试了该装置在测量按压力度和检测运动细微振动方面的表现。在用户将装置压向力传感器的实验中，TacClip 能够以极高的准确度估算施加的力量，在高达八牛顿的范围内，其误差通常小于半牛顿。该装置还证明了其捕捉手指在表面滑动时产生的高频快速振动的能力。例如，当用户将手指在灯芯绒织物上滑动时，传感器可以区分是顺着织物纹理移动还是逆着纹理移动，因为它能捕捉到与材料凸起相对应的独特振动模式。这种感知方向和纹理的能力对于像折叠衣服或处理精细材料这类仅靠视觉往往无法提供足够信息的任务至关重要。
除了简单的纹理，该装置还展示了其在视觉不可靠情况下的实用性。在一项测试中，用户被要求寻找在转盘上旋转的透明胶带卷的边缘。由于胶带是透明的，在许多背景下几乎无法看到边缘。然而，TacClip 通过感知振动和力量剖面的突然变化，探测到了手指跨越边缘的瞬间。系统能够高精度地定位边缘位置，且随着用户稍微加大压力，信号的清晰度随之提高，准确性也随之提升。研究人员还展示了该装置在水下也能工作。由于它使用光在纤维中传输而非电流，因此该传感器不受水的影响，可以在手部浸没在水中时记录触觉数据，这为研究人类如何在潮湿环境中与物体互动开辟了可能性。
该装置不仅限于测量力量，还可以作为更大系统的一部分来追踪手部运动。用于夹子的同一根光纤可以沿着手背延伸到腕带上。通过测量纤维在手指弯曲时的弯曲程度，系统甚至可以在手指被遮挡（如抓握物体）时估算手部的位置。通过与摄像头结合，这种混合方法能比单纯依靠摄像头提供更完整的影像来描述手部动作。研究人员发现，这种结合有助于在手指部分被摄像头遮挡视线时，依然保持对手部形状的精确追踪。
TacClip 代表了触觉数据采集方式的一种转变，它优先考虑的是保留人类自然的感知力，而非追求覆盖皮肤的便利性。它是一个小型、轻便的工具，每个手指的制造成本约为 20 美元（不包括读取纤维信号所需的昂贵设备）。虽然该装置目前还不能取代摄像头或全手套的需求，但它通过提供一个观察裸露手指力量和振动的清晰窗口，填补了一个特定的空白。研究人员指出，这种方法可以帮助机器人更有效地从人类演示中学习，特别是对于那些需要细腻触感或需要感知摄像头无法看到的精细细节的任务。通过保持指尖自由，该装置确保了人类演示者能感受到与现实世界完全一致的感觉，从而使他们提供的数据更加真实且对训练下一代机器人手部更有用。
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