擁有柔軟觸覺的人似乎對抓取精緻的物體不存在太多問題，但對冷冰冰的機器人來說，這可能是一個艱難的要求。哈佛大學約翰-A-保爾森工程與應用科學學院（SEAS）的研究人員採取了一種以數字為基礎的方法，用一個抓手將多個細管卷在一個脆弱的物體上。

SEAS團隊指出，許多正在使用或在實驗室中的機器人抓手將機器學習算法、複雜的反饋控制系統和眾多傳感器與操作者的技能結合起來，以抓取形狀怪異或脆弱的物品。為了尋找一種更簡單的方法，研究人員轉向了大自然。

多年來，從捕蠅草到大象鼻子再到章魚腕足，都為軟體機器人抓手的設計提供了靈感，而這一最新進展則是研究水母的觸手如何抓取獵物。

雖然每個觸手本身的力量不足以抓到食物，但水母利用許多觸手來抓住並保持住。SEAS的抓手也是利用類似的情況，它採用了一些一英尺長的空心管，其中一邊的橡膠比另一邊厚。當充滿液體時，每根管子”像小辮子一樣捲曲，或者像雨天拉直的頭髮一樣”，將自己纏繞在目標物體上。

一根充滿液體的管子對嬌嫩但形狀古怪的植物很溫和，但一些管子自己捲曲在物體周圍，它們自己給了抓取器足夠的綜合力量來舉起和抓牢圖像/哈佛微型機器人實驗室/哈佛SEAS

每個單獨的管子都可以對物體提供溫和的接觸，以防止損壞脆弱的物體，但多個管子圍繞著甚至是形狀古怪的物體以及彼此的聯合努力，使抓手有足夠的力量進行提升和保持操作。

這是在不需要一套先進的傳感器、反饋控製或事先計劃的情況下實現的,隨後，通過從空心管中取出液體來釋放壓力，就可以放走被纏住的物體。

SEAS團隊已經用一系列物體測試了該抓手，包括家庭植物和玩具，並認為它有可能應用於產品分銷設施中的取放操作，在醫療環境中抓取脆弱的組織，以及在農場或存儲中心處理柔軟的水果和蔬菜。

論文的第一作者凱特琳-貝克爾說：”通過這項研究，我們想重新想像我們與物體的互動方式。通過利用軟體機器人的自然順應性，並用順應性結構來加強它，我們設計了一個大於其各部分之和的抓手，以及一個能夠以最小的規劃和感知來適應一系列複雜物體的抓取策略。”

一篇關於該開發的論文已經發表在《美國國家科學院院刊》上。