普遍的缺陷，易于访问且易于自定义的触觉传感器导致一般机器人操作中特定传感器的碎片解决方案。本文是由纽约大学的研究人员引用的，从事E-Flesh项目的工作，是那些意识到具有传感器和传感器传感器传感器，手和脚的人之间的机器人应用之间的差距。有趣的是，您可以轻松地创建自己的传感器：您需要业余3D打印机，小型现成的磁铁和磁电路电路板。从E-FLESH网站：传感器由铺装的微结构切割参数组成，允许几何传感器及其对可调的机械响应。为了支持广泛的加入，我们提供了一个开放的资源设计工具，该工具可在3D打印的STL文件中转换NG简单的凸OBJ/STL文件，可用于制造。这个模块化设计框架使用户可以为机器人手，抓手，，，四足的脚，并轻松调整灵敏度以满足各种任务的需求。我们的传感器识别实验显示了efles的准确性：接触定位的准确性为0.5 mm，Z轴强度的误差预测为0.27 n，并且猜测X/Y平面为0.12 N的错误。我们还提出了一个基于40％在40％上运行的Discover Onderion and On y 40％的Discover and Is Contucton and and Ontical and and anctcon的模型。作为视觉触觉控制的基础，对操作的控制量增加了40％，而视觉触觉控制控制在底座上的控制量增加了40％。只有 - 准确任务的成功率为90％，这些任务需要超亚毫升的准确性才能成功完成，例如插入插件和信用卡刷卡。 EFLESH STL转换工具中的所有设计文件，代码，培训模型和CAD都可以向公众提供，以促进访问并鼓励广泛采用。
