哥大李昀烛团队在 IROS 2026 介绍 FlexiTac 触觉传感器开源进展

FlexiTac压阻式传感器可兼顾柔性、低成本与一致性。 作者丨 向欣 编辑丨岑峰 机器人的视觉能力正快速增强，但 触觉仍然是具身智能系统中的薄弱环节 。尤其是在精细操作场景中，当 物体被遮挡、透明、易碎，或需要精确判断接触力与手内姿态 时，仅靠视觉往往难以确认机器人是否真正抓稳了物体、是否发生了滑移，也难以实现可靠的力控与顺从交互。 与图像领域已经形成相对统一的传感器和数据体系相比，触觉研究尚未形成类似的「收敛」。不同实验室往往使用不同类型的触觉传感器，但它们都面临 寿命、柔性、多维信息感知、分辨率、成本与一致性 难以同时兼顾的困境。这使得触觉数据采集、算法研究以及不同系统之间的复现都变得更加困难。 如何 让触觉像视觉一样 ，成为一种可以被更多机器人使用、被大量采集、被算法反复利用的基础感知能力？ 针对这个问题，哥伦比亚大学李昀烛团队提出了开源柔性压阻式触觉传感器平台 FlexiTac 。在本届 IROS 2026 的触觉专题研讨会上，李昀烛系统介绍了这一平台开源一年半后的进展与生态。 FlexiTac 是一套低成本、开源、可扩展的 压阻式柔性触觉传感器 ，团队同时开源了完整 BOM、详细组装说明以及用于读取触觉数据的软件。 FlexiTac 采用 FPC 与力敏薄膜层叠结构，组装仅需 3 分钟，可弯曲、裁剪并包裹于不同几何表面，适配手套、指尖或机器人皮肤等多种形态。 其核心优势在于 成本低、制作简单、高度柔性与可扩展、以及较好的长期稳定性和批次一致性 ，感知机制也足够简单，易于用弹簧-阻尼系统实现高保真仿真。 其技术栈可集成进主流的机器人学习框架中，门槛低到拥有即使是本科生，只要拥有一台可打印 SO-100 机械臂的 3D 打印机，也能轻松把触觉传感器装上机器人。 李昀烛提到，开源约一年半以来，FlexiTac 已在学术界与工业界获得广泛采用，衍生出多模态策略、可变形世界模型、四足移动-操纵、VLA 触觉反馈等多方向工作，他们与普渡大学合作的多指灵巧操纵工作 VTAP Gripper 还入围了本次 IROS 最佳论文奖。Analog Devices（ADI）正在推进其商业化版本，该版本 触觉分辨率达到人类手指的五倍 ，基于半导体制造工艺量产。 以下为李昀烛在 IROS 2026 演讲的精编稿，AI科技评论基于原英文内容进行了不改原意的翻译编辑： 01 3 分钟组装、本科生可用 为了让传感器易于生产、成本低廉，我们最新的版本制造成本其实已经非常低，具体多低，取决于你同一批次生产多少片。 准备好所有物料后，你只需要 花 3 分钟就可以把传感器装配完成 ，传感器随即就能投入工作。 我们这套方案是完全开源的：完整的物料清单，还有非常详尽的分步装配说明，同时也配套了可以读取、传输传感数据的对应软件。 除了传感器和配套软件本身，我们也还把这套软硬件技术栈集成到非常流行的机器人学习框架 LeRobot 里。 这样一来，任何人，哪怕只是本科生，只要手头有能够打印出低成本 SO-100 机械臂的 3D 打印机、都可以轻松地把我们的触觉传感器集成进去，然后开展相关研究，探索触觉感知如何帮助机器人理解手内物体状态，完成复杂操作任务。 在我们开源这套传感器大约一年半之后，我们欣喜地看到，这项技术已经在学术界与工业界得到广泛应用。 更让我们振奋的是，大家正在沿着不同方向继续推进、拓展整个生态：如何制造更好、能力更强的硬件；如何基于我们的触觉传感器构建更好的感知、学习和推理系统；以及如何设计真正包含触觉的大规模数据采集流程。 我们也在与亚德诺半导体（Analog Devices，ADI）展开合作，由他们开发这款传感器的商业化版本。 他们已经在多场会议上演示了商业化样机，其中就包括 GTC 大会，演示内容是一些很有代表性的机器人操作任务。 大家可以访问我们的项目网站，查阅硬件、软件方向的各类学术与产业应用成果。 02 核心优势：可扩展、柔性、一致性 但话说回来，我们这款传感器只是众多触觉传感方案的其中一种方案。 触觉领域常常被诟病的一个问题是，整个领域至今未形成统一标准。 和发展成熟的计算机视觉不一样， 不同实验室往往采用完全自研、互不兼容的触觉传感器。 所以，我们的传感器有几个比较重要的优势。 第一是 可扩展性 。它既可以做成大面积，也可以做成小尺寸。 第二是 柔性 。它就像一张纸，可以弯折、裁剪，还可以包覆在各种异形曲面结构上。 第三是 高度可定制化 。我们内部已经完成原型验证，可以把传感器定制成触觉手套、指尖传感器、机器人皮肤等多种形态。 另一项优势是 一致性和鲁棒性 ，可以从两个维度来看。 第一个维度是时间维度：信号会不会随时间发生漂移，即 长期的稳定性 。 这里举一个实例：我的学生 Binghao 主导了很多相关工作，他 2024 年夏天在实

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