精心挑选《机器手观后感》相关文章文案。（精选5篇）

更新日期:2025-06-23 17:11

写作核心提示：

写一篇关于机器手观后感的作文，需要注意以下事项：
1. 明确主题：首先，要明确作文的主题，即对机器手的观察和感受。可以围绕机器手的功能、应用、技术特点等方面展开。
2. 结构清晰：一篇好的观后感作文应该具备清晰的结构，一般包括引言、主体和结尾三个部分。
- 引言：简要介绍机器手的相关背景，如机器手的定义、发展历程等，为下文展开铺垫。 - 主体：详细描述对机器手的观察和感受，可以从以下几个方面展开： a. 机器手的功能和特点：介绍机器手在工业、医疗、科研等领域的应用，以及其独特的功能和技术特点。 b. 机器手的发展前景：分析机器手在未来的发展趋势，如智能化、小型化、低成本等。 c. 机器手对社会的影响：探讨机器手对人类生活、工作方式的影响，以及可能带来的机遇和挑战。 - 结尾：总结全文，表达自己对机器手的看法和期望，可以提出一些建议或展望。
3. 语言表达：在写作过程中，要注意以下几点： - 词汇丰富：使用恰当的词汇，使文章更具表现力。 - 句子通顺：注意句子结构，使文章读起来流畅自然。 - 修辞手法：适当运用比喻、排比等修辞手法，增强文章的感染力。
4.

机器人手像人类一样有了触觉

工人日报-中工网记者 张翀 通讯员 姜胜来

据湖北省科技厅消息，近日，由北京大学武汉人工智能研究院（简称：北武院）、北京大学人工智能研究院、北京通用人工智能研究院等单位联合组成的科研团队，开发出全球首个同时具备全手高分辨率触觉感知和完整运动能力的机器人手系统——“基于全手触觉的机器人仿生手”（简称F—TACHand），首次在保持完整运动能力的前提下，实现了机器手掌表面70％区域的高分辨率触觉覆盖，使机器人能够像人类一样通过触觉反馈进行精确操作和适应性抓取。该成果展示了我国在机器人前沿技术领域的创新能力，对推动机器人技术的自主创新和国产化具有重要意义。相关成果在国际顶级学术期刊《自然·机器智能》上发表。

人的手部由27块骨骼和34块肌肉组成，提供了24个自由度的灵活性，具有结构高度复杂、功能极为精密等特点。手部在拿取物体时涉及“触觉反馈”与“运动功能”两大能力。以往的研究中，触觉反馈与运动能力的整合被认为是机器人研究领域中的关键挑战之一，对人类手部功能的研究是具身智能与机器人研究的前沿。

据介绍，高分辨率触觉传感器覆盖了该手部系统手掌表面70％的广大区域，空间分辨率达到0.1毫米，相当于每平方厘米约有10，000个触觉像素，远超目前商用机器手的触觉感知能力，目前最先进的ShadowHand仅在指尖提供单点力传感。F—TACHand借鉴了人类手部的生物结构，将17个高分辨率触觉传感器以6种不同配置集成，使其像人类手掌一样，在抓取过程中实时感知接触变化并迅速调整，极大提升了机器人在不确定环境中的操作稳定性。此外，研究团队还开发出生成人类多样化抓取策略的算法，涵盖了人类常见的19种抓取类型。

实验结果表明，相比没有触觉反馈的系统，F—TACHand在面临执行误差和物体碰撞风险时表现出显著的适应性优势，平均成功率从53.5％提升至了100％。这项研究成果有望推动机器人技术在医疗、工业制造、特殊环境作业等领域的落地应用。

来源：工人日报客户端

“触”手可及 中国科学家主导完成机器人智能高水平研究

来源：中国新闻网

中新网北京6月9日电 (记者 张素)人的手部具有结构高度复杂、功能极为精密等特点。对人类手部功能的研究是具身智能与机器人学科研前沿领域，其中一项关键挑战在于触觉反馈与运动能力的整合。

6月9日，由中国科学家主导完成并在国内实现的机器人智能高水平研究成果“高分辨率触觉感知机器手实现类人适应性抓取”，获得国际学术期刊《自然·机器智能》发表。

6月9日，“高分辨率触觉感知机器手实现类人适应性抓取”获得国际学术期刊《自然·机器智能》发表。北京大学人工智能研究院供图

“人类手部的灵活性和适应性很大程度上归功于其密集的触觉传感能力，这使我们能够精确感知与调整抓握过程。”论文第一作者、来自北京大学人工智能研究院的博士生赵秭杭介绍说，但在机器人领域，如何在不影响运动功能的前提下实现全手触觉覆盖一直是难题。

如今，研究团队开发的“基于全手触觉的机器人仿生手”(F-TAC Hand)解决了这一难题。高分辨率触觉传感器覆盖了该机器人仿生手手掌表面70%的广大区域，空间分辨率达到0.1毫米，相当于每平方厘米约有1万个触觉像素。

赵秭杭解释说，人类手部触觉系统由两个关键要素组成——遍布皮肤的密集触觉传感器阵列，以及大脑中专门解释这些海量感觉输入的神经处理机制。“F-TAC Hand模拟了这种设计，将17个高分辨率触觉传感器集成在一起，并巧妙地将传感器设计为既是感知元件又是结构部件。”他说，这种创新设计使F-TAC Hand能够像人类手掌一样，在抓取过程中实时感知接触变化并迅速调整，极大提升了机器人在不确定环境中的操作稳定性。

实践中，面对一个装满水的杯子与另一个空杯子，人类抓握杯子的位置、角度、方式有所不同。“我们通过开发一种生成机器手抓取策略的算法，产生的抓取方式非常多样；按照国际上常用的手部抓握姿态分类，这些抓握姿态涵盖了常见的所有抓取类型。”论文共同第一作者、来自北京大学人工智能研究院的博士生李宇飏说。

谈及F-TAC Hand的适应性智能机制，李宇飏表示，当用一只手抓取多个物体时，需要做精确的全手接触检测并调整运动策略才能实现精准稳定抓取。实验结果表明，当规划的抓取策略在现实环境中因执行误差导致后续抓取无法正常执行时，F-TAC Hand能够在约100毫秒内通过触觉信号感知情况并快速切换到替代策略，确保任务完成。

“高分辨率触觉感知机器手实现类人适应性抓取”由北京大学人工智能研究院、北京大学武汉人工智能研究院、北京通用人工智能研究院、北京大学工学院和伦敦玛丽皇后大学联合组成的科研团队完成。

“手部的触觉体验对我们认知世界至关重要，F-TAC Hand的成果表明，丰富的感知能力对于机器智能的发展同样不可或缺。”论文通讯作者、北京大学人工智能研究院助理教授朱毅鑫说，这项研究成果有望推动机器人技术在医疗、工业制造、特殊环境作业等领域的落地应用，“未来我们将继续深化触觉感知与机器人控制的结合，探索更加智能的体感交互范式。”

朱毅鑫特别指出，这项研究不仅是技术上的突破，更为理解智能的本质提供了全新视角。“这种将高保真物理感知与智能控制系统结合的方法，代表了通向更高级别机器智能的重要路径。”他说，F-TAC Hand为具身智能开辟了新的研究方向。(完)