文章核心观点 - 浙江大学机器人研究所研发的GL-Robot双指机械臂，通过创新的机械结构与人工智能算法深度融合，解决了机器人抓取技术中力控范围与精度之间的核心矛盾 [3] - 该机械臂具备高适应性、高稳定性和高负载的抓取能力，实现了从精细操作到重载作业的宽范围力控制，且无需依赖昂贵的力传感器，展现出突出的商业化潜力 [3][9][19] 机械设计创新 - 每根手指拥有三个指节，提供更大接触面积，更容易形成稳定牢固的“力闭合”抓取，类似于人手握持 [4] - 内部采用“堆叠四连杆机构”，使三个指节能根据接触物体的不同，智能地在平行抓取和包络抓取两种模式间自适应切换 [6][8] - 仅凭一个电机驱动就实现了高适应性、高稳定性和高负载的抓取 [8] 力感知技术 - 采用“无传感器”的力感知方案，通过分析驱动电机的电流信号来感知外部环境，避免了使用力传感器带来的成本、耐用性和复杂性等问题 [9] - 引入长短期记忆网络（LSTM）AI模型处理电流时间序列数据，以高于传统方法的精度和速度预测抓取模式切换时机及关节角度 [10][12] - 整个“电流感知—AI解析—姿态重构—力学计算”流程，使GL-Robot在不依赖专用力传感器的条件下实现精确力感知 [12] 抓取性能与控制策略 - 设计分层控制策略，包含精细操作（位置-力）模式和重载作业（电流-力）模式 [13][17] - 精细操作模式力精度控制低至0.1 N，可抓取鸡蛋、芯片等易碎物品 [17] - 重载作业模式能轻松应对高达350 N的负载，足以提起装满水的大水桶 [17] - 抓取范围广泛，从轻薄硬币到边长超过十厘米的立方体均可稳定握持，并能自适应贴合电钻、眼镜、酒瓶等不同形状物体 [17] 商业化潜力与行业意义 - 由于无需使用昂贵的力传感器，预估成本显著降低，展现出突出的商业化潜力，有望在未来工业与物流领域发挥重要作用 [19] - 展示了一种机器人研发的新思路，即机械设计与人工智能的深度融合，系统智能不再依赖昂贵硬件堆砌，而是部分转移至算法与模型 [20] - 标志着“AI-机械协同”成为可行的技术路径，为未来机器人发展打开全新可能 [20]