同時針對未來TacTip的體積 ， Leporar也表示 ， 隨著3D打印技術的推進 ， 以及攝像頭和麥克風元器件體積的縮小 ， TacTip也會進一步變得小巧精致 ， 更加接近“人類指尖”的面積 ， 同時更小巧的體積能讓TacTip檢測到更加精細的紋理 。
面對Lepora的自信 ， Bensmaia卻持保守意見 ， 他覺得歸根到底 ， TacTip模擬出的觸覺神經信號和真人指尖的信號并不完全相同 ， 因為真實皮膚的信號反饋更強烈 。 “它只是無限接近于真實的皮膚 。 ”Bensmaia認為 。 并且對于未來TacTip能變得“有多小”？他也表示難以預計 。
但不管怎么說 ， TacTip的成功是令人欣喜的 ， 可以想象 ， 它不僅能讓機器人擁有“觸覺” ， 為它們帶來主動感知和分辨周遭物體的能力 ， 同時還令機器人擺脫了固定編程指令的束縛 ， 賦予它們主動去更改相應動作（例如抓取事物力度）的能力 ， 讓機器人本身的動作更加“細膩” 。
應用在機械假肢領域 ， TacTip可以復現“指尖的觸感” ， 重新打通大腦和神經末梢的信息傳遞通道 ， 令殘疾人重新獲得“完整的”觸摸事物的能力 。 康奈爾大學的材料科學家羅伯特·謝潑德表示 ， 從根本上講 ， TacTip這項研究有助于學者們弄清楚“觸摸”在人類神經中的工作原理 ， 他認為TacTip的創作團隊已經基本認清了神經末梢向大腦反饋“觸感”的原理思路 ， 所以能夠讓裝備了TacTip的起重機“輕輕”地拿起紙飛機而不破壞它 。 對于其他人來說 ， TacTip是值得學習和了解的存在 。
二、幫人穿衣 ， 代剝香蕉 ， 動作越小越顯細膩和“人工指尖”一同釋出的還有“機器人成功輔助醫療人體模型穿衣” ， 與“日本機器人可以剝出完整香蕉”的相關技術成果 。
“機器人成功輔助醫療人體模型穿衣”的成果由Fan Zhang和Yiannis Demiris聯手發布在《science》網站上 。 他們通過在醫療人體模型上進行實驗 ， 成功讓機器人完成了“從衣架上取下衣服” ， 到“在病床上找到病人” ， 最后“展開衣服、抬起人體模型的手臂最終為模型完成穿衣”的一整套自動化過程 。
這項實驗的成功 ， 意味著那些諸如高位截癱等失去了上肢行動能力的患者 ， 可以通過機器人的幫助來成功地進行穿衣操作 ， 對于患者家屬來說 ， 將大大節省照顧病人的人力成本 。
而據研發團隊透露 ， 為了實現讓機器人輔助人類穿衣的流程 ， 他們在研發過程中不得不面對和解決兩大挑戰 。 首先 ， 就是要讓機器人把衣服從“掛”在衣架上的不可穿狀態 ， 轉變為“取”下衣服的可著裝狀態；其次 ， 就是要讓“為病人穿衣服”這一動作 ， 從“模擬指令”轉變為“機械動作” 。
針對第一個問題 ， 該研發團隊選擇了一種合理的“預抓握”操作方案來解決 。 他們在讓機器人進行“取衣服”的動作之前 ， 先讓機器人“自己”和衣架之間進行距離測量 ， 進而讓機器人提前了解自己和衣架之間的距離 ， 由此來解決“距離不固定”的問題 。 而針對第二個問題 ， 研發團隊為機器人的場景模擬器引入了“服裝物理學”的相關算法 ， 通過和神經網絡數據的對比 ， 形成對真實服裝的觀察 ， 測量其物理的相似性 ， 以此來修正模擬器可能會產生的誤差 。
目前采用這項技術的雙臂機器人 ， 其穿衣成功率已經超過90% 。 設想一下 ， 當這項技術繼續推進 ， 雙臂機器人除了穿衣還能夠進行喂飯、蓋被子 ， 遞取東西等操作時 ， 那么對于醫療領域的幫助將會不可限量 。
最后再來看看東京大學的研究人員成功讓雙臂機器人剝出完整香蕉這件事 。 想必大家都清楚 ， 人類幅度越小的動作 ， 機器人復現的難度越高 ， 對于機械結構的精密程度要求也越高 ， 無論是角度、力道等 ， 都是對機械臂編程操作的一大考驗 。
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