机器人软抓取技术是机器人操作中非常重要的一项技术,它融合了软材料研究、控制系统研究、触觉传感器和人工智能技术研究等。机器人软抓取技术要求在抓取全程中,在机器视觉辅助作用下,通过触觉感知系统提供全过程、多维度的目标物描述信息,通过算法策略提供安全、稳定的抓取方案,最终实现对目标物无损的、安全的交互或抓取。以软抓取技术需求为出发点,通过分析柔性敏感材料、传感器结构、仿真及三维力解耦,研究可以感知三维接触力兼具柔性的触觉传感器,设计触觉传感阵列及信号处理电路,构建触觉感知系统;以目标物材质检测、抓取状态及滑移方向判定为研究目标,研究基于触觉系统的软抓取策略。将软抓取过程分为预抓取阶段和抓取阶段:在预抓取阶段,设计了短进程滑动的预抓取方法,基于LuGre摩擦模型实现对不同物体的表面参数识别,利用朴素贝叶斯算法实现材质识别,平均识别率达90.8%;在抓取阶段,设计了基于DWT-PSR-SVM的抓取状态识别融合算法,利用哈尔小波变换对原始三维力时间序列提取不同抓取状态的细节时间序列,并对细节时间序列进行相空间重构,最后利用支持向量机完成抓取状态的识别,识别精确度达到94.8%。通过实验测试,结果表明设计的触觉感知系统及软抓取策略,能够实现对目标物接触力信息的精确感知,实现安全、稳定的软抓取操作。验证了基于触觉感知系统的软抓取策略的可行性和可靠性,为提高机器人操作时的交互应用水平提供基础。