本项目针对工业自动化中柔性线缆的精确操作难题，提出了一套基于视触觉传感器的机器人感知与操控系统，旨在实现线缆的高精度定位、抓取及插接。传统工业机器人难以适应线缆的柔性形变和复杂环境干扰，本项目通过融合视觉与触觉感知、深度学习算法及双臂协同控制，构建了完整的自动化解决方案。系统采用定制化视触觉传感实时监测线缆形变，并结合鲁棒控制策略确保稳定操作。研究覆盖了从传感器设计、位姿估计算法到机电系统集成的全流程，适用于电池制造、汽车线束装配等场景，为柔性物体自动化操作提供了创新性技术路径。

（1）高精度感知：开发小体积、高灵敏度的视触觉传感器，精确感知线缆插头的位姿和插座的位置；

（2）智能操控算法：基于深度学习提升线缆在杂乱环境中的识别成功率（> 90%），并设计自适应插接控制策略（插接成功率> 70%）；

（3）机电系统集成：优化夹爪结构与双臂协同架构，满足狭小空间作业需求（如电池模组内部线缆插接），最终构建可部署的工业级原型系统。项目同时注重技术通用性，确保方案可扩展至其他柔性物体操作任务。

（1）制作了结构简单，小型化，适合线缆夹取操作的曲柄滑块夹爪，研制了集成平面镜光路的视触觉传感器；

（2）在不同的线缆初始位置和形状下均能稳定地抓取线缆；

（3）能够准确地进行6D位姿估计与空间线缆端头抓取；

（4）实现了手内插头位姿识别，并在不同的插头位姿下均实现了准确的自动化插接。