据最新一期《自然·通讯》杂志报道，美国北卡罗来纳州立大学工程研究人员展示了一种新型机器人抓手，它极其灵活精确，能够提起柔弱的蛋黄而不破坏它，且其精确度足以举起一根头发这一成果适用于柔性机器人和生物医学技术
这种新型抓手借鉴了剪纸艺术，包括切割和二维折叠的方式，最后形成三维形状具体来说，研究人员开发了一种新技术，通过在大部分材料上切割平行狭缝，使用剪纸将2D片材转换为弯曲的3D结构3D结构的最终形状在很大程度上取决于材料的外边界例如，具有圆形边界的2D材料将形成球形3D形状
研究人员表示:我们定义并展示了一个允许用户向后工作的模型如果用户知道他们需要什么样的弯曲3D结构，就可以用这种方法来确定他们在2D材料中所用的狭缝的边界形状和图案通过控制材料被推或拉的方向，可对最终结构进行额外的控制
新技术比以前将2D材料转换为弯曲3D结构的技术要简单得多，它允许设计师从2D材料创建各种定制结构。
研究人员制造的新型抓手能够抓取和提升蛋黄，人类头发等物体，体现了该项技术的实用性。扫地机器人是服务机器人里面目前最大的一类，它的发展目前已经经历了4代。第一代是盲撞的，盲撞机器人从1996年开始出现，它的一个最大的特点就是清扫效率不够高，它使用的CPU是最简单的MCU；惯性导航机器人是第二代扫地机它是在第一代的基础上增加了陀螺仪和里程计，这样就可以达到高效率的清扫，它需要的CPU是更高阶一点的MCU；全局导航的机器人是第三代机器人，它是用了vSlam/lidarSlam的技术，它可以达到高效的清扫并且可以保证回到充电桩，它所需要的CPU有了质的飞跃，因为它需要去做vSlam/lidarSlam的运算，它目前所有的CPU是在MCU之外再多加一个多核的ARM芯片；第四代是AI扫地机，2020年才出现的，它在上一代的基础上又增加了避障，物体识别等等的功能，它的性能自然就又进一步，所以它可以减少碰撞，机器不会被卡住，或者很少被卡住，它需要的CPU再次有一个飞跃，最基本的一条就是它需要有NPU来帮助做物体识别。。
研究人员表示，传统的抓手牢牢抓住物体，它们通过向物体施加压力来抓取物体当试图抓住易碎的物体时，可能会造成问题但我们的抓手本质上是围绕一个物体，然后将其举起，类似于将双手抱在一个物体上的方式这使我们能够在不牺牲精度的情况下‘抓握’和移动精细的物体
研究人员还在探索如何使用这种技术来制造对人体膝盖加温的设备，这具有潜在的治疗应用价值。
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