萨里大学主导的一项研究表明，一种突破性的防滑方法已被证明能够改善机器人抓取和处理易碎、滑溜或不对称物体的能力。这项创新有望为从制造业到医疗保健等各行各业，实现更安全、更可靠的自动化铺平道路。

在这项研究中，萨里大学计算机科学与电子工程学院的研究人员展示了他们的创新方法，如何使机器人能够预测物体何时可能滑落，并实时调整其运动，以防止滑落。与人类自然调整运动的方式类似，这种仿生方法优于传统的抓握力策略，因为它使机器人能够更智能地移动并保持牢固的抓握，而无需简单地用力挤压。

萨里大学机器人学副教授、这项研究的主要作者阿米尔·加拉姆赞博士表示：“想象一下，当你端着一个开始滑落的盘子时，大多数人不会简单地用力握紧，他们会本能地调整手部动作，比如减速、倾斜或重新定位，以防止盘子掉落。传统上，机器人被训练成仅仅依靠抓握力，但这对于易碎物品来说可能无效，甚至会损坏它们。我们教会了机器人采取更像人类的方式，感知物体何时可能滑落，并自动调整动作，以确保其安全。这可能会改变未来自动化的格局，从医疗保健领域搬运手术器械、制造业组装精密部件，到物流行业分拣笨重包裹或居家协助，都将得到广泛应用。”

该研究与林肯大学、亚利桑那州立大学、韩国科学技术院（KAIST）以及东芝欧洲剑桥研究实验室合作，首次展示并量化了轨迹调节对人类和机器人防滑的有效性。

研究结果表明，由学习到的“触觉前向模型”驱动的预测控制系统可以让机器人预测物体何时可能滑落，并不断分析其计划的运动。

研究人员还证明，该系统可以处理未经训练的物体和运动路径，凸显了其有效推广到现实世界环境的潜力。

Ghalamzan博士表示：“我们相信，我们的方法在各种工业和服务机器人应用中都具有显著潜力，我们的工作为将机器人带入日常生活开辟了新的机遇。希望研究成果能够启发该领域的未来研究，并进一步推动机器人领域的发展。”