麻省理工学院（MIT）的软机器人系统 RoboGrocery，旨在用于打包杂货商品。该系统结合了计算机视觉和软机器人抓取器的技术，可以有效地装袋各种不同类型的物品。研究人员对系统进行了测试，将 10 个机器人不熟悉的物体放置在杂货传送带上，包括从葡萄、面包、羽衣甘蓩到汤罐、餐盒、冰淇淋容器等多样化商品。系统首先通过视觉系统检测物体，确定它们的大小和方向，然后根据物品的特性进行合理的装袋。
RoboGrocery 系统中的抓取器配备了压力传感器，可以判断物品的质地，例如脆弱的葡萄不应该放在袋子底部，而坚固的汤罐则可以放在袋子底部。研究人员表示，这是向在真实环境中让机器人打包杂货等物品迈出的重要一步，展示了在软机器人系统中整合多种传感模式的强大性能。虽然仍有改进空间，如提升抓取器和成像系统以更好地确定打包顺序，但随着系统的不断完善，它也有望扩展到更多工业空间，如回收厂。这项研究为自动化杂货打包领域带来了新的可能性和发展方向。
