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早在2011年的時候，外媒就已經報道過麻省理工學院（MIT）開發的能夠讓機器人理解機械臂“指尖”動作的一套機器人系統。現在，該校計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）又將這項技術用到了電纜的精細操縱上。研究團隊將這套系統的基礎版本稱作GelSight，其中包含了一塊透明的合成橡膠板，並在另一側塗有一層金屬漆。
當塗漆的一面壓在物體表面時，它就會產生相應的變形。然後透過未上漆的另一面，就可以看到表面的細微輪廓。油漆對於標準化表面的光學質量必不可少，因而該系統不會被多種顏色或材料所混淆。 藉助成像算法，系統能夠將這些輪廓轉為3D圖像，能夠捕捉到深度小於1微米、寬度小於2微米的細節。
在博士生Yu She的帶領下，MIT研究團隊將這套技術運用到了兩指機器人的握爪指墊上。
當夾具緊緊夾在電纜上時，系統既可以感知電纜在每個墊片上的位置，又可以通過監視摩擦力，得知電纜在其間的穿行速度。
藉助這些數據，計算機可在三維空間中連續調整夾具的“姿勢”與握力。比如先讓電纜居中放置在墊片之間保持穩固的握持，而後隨着夾具的移動而讓它在兩個墊片之間滑動。
目前這套系統已能夠輕鬆抓住耳機線，並使之沿着電纜的長度而滑動，直到檢測末端的插頭、調節插頭的朝向、最終將之插入目標設備的耳機插孔。
展望未來，MIT研究團隊希望GelSight能夠找到更廣泛的應用場景，比如在汽車裝配線上安裝線纜、甚至對患者進行高精度的手術縫合。