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在人类抓握和操作物体时，触觉扮演着主要角色。失去了双手的截肢者大的痛苦根源之一，就是使用假肢时无法感知所碰触的物体。没有了触觉，截肢者在完成抓握和操作任务是，必须给予视觉上极大的关注，而正常人甚至在看不到一个物体时也能轻易地把它拿起。
研究者已经意识到触觉感应在抓握任务中扮演的关键角色，在过去的30年已经出现过很多建立模拟人类器官的触觉感应器的尝试。然而，触觉感应器返回的信号是复杂的、多维度的，而在机器手上增加触觉感应器通常不能直接增强抓握能力。我们需要的是一种方法，能够把低等的原始数据转换为高等的信息，可以让机器人具有更好的抓握和操作物体的表现。触觉智能让机器人通过触摸识别物体是否要滑出、基于触觉手势识别物体来预测抓取物体成功的可能性。
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