近年来机器人感知技术的研究受到了学者们的广泛关注,主从手操作协同感知技术是人的智慧和机器人环境适应能力的有机结合,能够使机器人到达人难以到达或对人有害的危险环境中完成未知环境的复杂操作任务。本文介绍了主从手协同感知技术的研究现状,针对主从手协同感知应用中存在的主要问题进行研究,其中包括传感器柔性不足、可穿戴性较差;主从手协同缺乏同步性、灵巧性;交互状态难以精准感知;操作任务难以灵活实现;反馈信息缺乏。本论文综合了传感器技术、机器人运动学、人工智能、神经计算、数据融合学科思想,针对传感器设计方法、主从手本体手势感知及协同方法、抓取操作感知分析、触觉反馈系统设计、主从手操作协同感知方法以及系统时延分析等方面进行了研究,以达到基于柔性触觉传感器的本体手势/交互触觉信息共融的主从手协同感知的目的。本论文的主要研究内容与创新点总结如下:(1)设计一种用于主从手本体手势感知的柔性可拉伸应变感器及灵巧手交互触觉感知的柔性压力应变传感器。设计一种氢键辅助双模协同导电网络下具有层叠结构的全柔性可拉伸应变传感器,将该可拉伸传感器布置于人手及机器人灵巧手进而感知主从手本体手势信息。同时制备了一种全柔性压力应变传感器阵列并布置于机器人灵巧手手掌,使得机器人灵巧手具有交互触觉感知的能力。(2)提出一种主从手本体手势感知及协同方法。基于柔性可拉伸应变传感器构建人手可穿戴的全柔性数据手套及用于灵巧手本体手势捕捉的传感阵列,感知人手及灵巧手的关节弯曲状态,分别针对主从手本体手势动作捕捉、关节角度协同、运动空间映射方法进行了研究。结合深度学习非线性划分及回归分析思想构建主从手关节运动协同非线性模型。同时构建主从手运动学模型并结合机器人运动学理论研究主从手指尖空间运动轨迹映射方法,解决主从手运动空间的不一致性。(3)提出一种抓取操作下交互物体的感知及识别方法。利用十个柔性可拉伸应变传感器、十四个温度传感器及七十八个柔性压力应变传感器构建多传感器感知阵列。分别检测感知手在操作物体过程中关节弯曲状态、物体温度信息及交互压力分布信息,在时间及空间序列上建立跨模态信息表征及多模态信息融合模型。同时使用深度卷积神经网络技术对此多模态信息进行融合及聚类分析,实现抓取操作下对交互触觉信息的精准感知及物体的精准识别。(4)提出一种灵巧手抓取操作状态感知方法。基于触觉感知阵列,将交互触觉感知信息序列划分为一系列子触觉序列,结合动态时间规整及线性动态系统对每个子触觉序列进行时空特征提取分析,采用神经计算对抓取状态进行聚类分析。(5)研究基于本体手势/交互触觉感知及反馈信息共融的主从手协同感知方法。基于数据手套及触觉感知阵列的主从手协同感知系统下,构建主从手本体手势/交互触觉感知及反馈的多模态信息融合策略。实现对机器人灵巧手的抓握操作情况和抓取力的精准感知、实时反馈及信息的高效融合。以上研究成果,解决了主从手本体手势/交互触觉感知信息的获取、主从手本体手势的精准感知及协同、主从手协同抓取操作状态的精准感知、交互物体对象的精准识别以及主从手交互触觉临场感的有效构建的问题,实现了基于柔性多传感器的本体手势/交互触觉信息共融的主从手操作精准协同感知。