中国科学技术大学（USTC）成功研发全球首款交互式软体机器人。与传统工业机器人不同，该机器人专为执行日常生活任务设计，如开门、拉抽屉、擦眼镜、开瓶等。

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研究团队突破了刚性机械臂的局限，采用软体机械臂解决不确定环境下的机器人操作难题。该软体臂可在无需预先精确构建环境模型、也无需依赖力传感器提供接触力感知的情况下，灵活完成多种人类日常操作任务。

目前多数软体机器人（如柔性夹爪、水下软体机器人、手术软体机器人）主要采用硅胶等柔性材料，受限于材料特性，承载能力较弱。为此，中国科大团队于2013年提出“蜂巢气动网络”（HPN）理论，并基于该理论设计出类象鼻结构的软体臂。该结构兼具高柔韧性与强负载能力，仿生自然界中最为灵活有力的软体器官之一——象鼻。

为实现软体臂在交互环境中的运动控制，团队提出两种控制方法：一是基于简化雅可比模型的反馈控制，利用软体臂在交互过程中不受环境影响的运动规律；二是基于Q学习的强化学习控制方法，通过设置虚拟目标提升训练数据利用率，增强控制精度。

得益于其固有的柔顺性与连续变形特性，HPN软体臂在智能制造、医疗康复、家庭服务等领域具备广泛的应用前景和重要研究价值。