前沿 | “摩擦电”传感器或助力机器人智能手指拥有人类触觉

触觉作为人类直接接触外部环境的重要感觉功能，源于皮下触觉小体对环境中不同刺激的反应和大脑对信号的识别。因此，触觉不仅反映了对外界物理刺激（如温度、湿度和压力）的触觉反应，还包括一系列基于大脑对信息提取和分析的心理参数，如物体的纹理、粗糙感等。随着功能材料和微纳加工技术的快速发展，具有高柔性、空间分辨率和灵敏度的触觉传感器得到了发展。然而，由于心理感觉参数难以量化，要使机器人具备通过触摸来识别材料的能力，仍然是巨大的挑战。

中国科学院北京纳米能源与系统研究所王中林院士、李舟研究员、罗聃研究员等人设计了一种超越人类触觉感知的智能手指，可用于智能机器人或人工假肢。作者将由具有不同摩擦电信号的几种典型材料组成的传感器阵列集成到智能手指中，实现基于摩擦电传感识别材料的类型和粗糙度。基于机器学习的数据处理最大限度地减少了环境干扰，将识别准确率大幅提高至96.8%。当智能手指触摸待测材料时，识别信息可直接投射到OLED屏幕上。这项工作通过摩擦电效应量化了触觉心理参数，为人类触觉感知建模的新时代铺平了道路。该研究以题为“Artificial tactile perception smart finger for material identification based on triboelectric sensing”的论文发表在《Science Advances》上，并被Nature作为研究亮点进行报道。

图1  相关论文（来源：Science Advances）

模拟人体触觉的关键难点

人类触觉系统可通过物理接触来响应和量化触觉信息，是人体与外界进行交流的重要方式之一。触觉不仅反映了人们对外界物理刺激（如温度、湿度、压力等）的反应，还包括一系列由大脑对信息进行提取和分析的心理参数，如通过触觉感知对质地和粗糙度的识别。因此，不少科学家开始致力于研究通过仿生触觉传感器，模拟人类触觉的工作。

然而，由于材料相关信息参数难以量化，现有的传感器的开发都或多或少地受制于传感器性能与成本，难以广泛应用于工业分类和肢体残障人士的日常生活中。因此，人们迫切需要一种低成本、高效率和高识别率的方法，对各种材料的性质进行分辨。

摩擦电效应让仿生触觉识别
更加高效准确

李舟团队构建的基于摩擦起电和静电感应耦合原理的传感阵列，可以规避现有传感器的固有缺陷，可准确、广泛地识别材料。

背后的大致原理是，每种材料都有不同的获得或失去电子的能力，当所构建的传感器与特定物体接触时，会产生特定的摩擦电特性信息，通过获取并分析不同材料特有的摩擦电特性信息，可赋予智能手指对材料类型感知的功能。

新型智能手指的组成

摩擦电触觉感知智能手指由摩擦电传感器阵列、数据采集传输模块和显示模块（OLED屏幕）组成（图2）。摩擦电传感器阵列包含多个离散的传感器，可反映传感器与接触材料之间的摩擦电特征信息。

图2  摩擦电触觉感知智能手指结构

智能手指识别不同材料时产生的摩擦电，可根据电负性和电正性来进行评价（图3）。将聚酰胺（PA66）、聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）、聚苯乙烯（PS）和聚四氟乙烯（PTFE）等不同的摩擦电材料整理为一个系列可作为每个传感器的摩擦层。

图3  不同摩擦电的典型材料：电负性从右到左递增；相反，电正性从左到右递增

新型智能手指的运行

研究人员采用铝（Al）薄膜作为电极层，构成单电极垂直接触分离模式摩擦电传感器。这种具有不同摩擦电特性的传感器组合，保证了其在接触各种材料时产生不同的特征信号，即当传感器与测试材料接触并分离时，所产生信号的相对振幅、电压方向或波形都是有规律性的。

传感器采集模块将这些信号记录下来，再通过蓝牙传输到计算机进行机器学习分析，最终识别出的结果可通过计算机软件或手指的OLED屏进行实时显示。

李舟团队表示，他们开发的这种智能手指材料识别系统，结合机器学习实现了对材料类型和粗糙度的精准识别与分类，“仅使用4个传感单元，就可对12种常见材料（如丙烯酸，EVA，玻璃，PU，PVC，硅片，木头等）进行准确识别，准确率达96.8%。同时对不同粗糙度的单一材质，识别准确率达96.5%。这为触觉传感器实现材料识别功能提供一种可行的方案”。

新型智能手指的优势与
应用前景

“就目前而言，相比于以往热导式、压导式、电容式等原理的传感器，我们研发的基于摩擦电传感器的智能手指，在识别材料的范围、准确率和响应速度等指标方面，都有着较为明显的优势。”曲学铖表示。

他解释道，团队本次研发的材料识别智能手指除了具有制造工艺简单、检测速度快、识别效率高等特点，最大的优势也在于它能够分辨相似性质、相似外观的材料。比如外观相似并且都是塑料材质的PET，PS，PVC等，该系统也可以有效地进行分辨，并且识别准确率都能达到95%以上。

图4  通过摩擦电传感器阵列识别材料类型和粗糙度

尽管项目执行期间，面临传感阵列所用到的接触层材料挑选，以及对获取到信号的特征信息处理，对机器学习的模型进行迭代和精确匹配等问题，但李舟团队还是通过对各种材料进行大量的实验数据测试，来不断优化摩擦电传感器和整个系统，最终攻克了这些难关。

“未来，这种智能手指的应用场景将非常广泛，有助于进一步优化人机之间的信息交互传感效能。”李舟表示，“该智能手指不仅易于集成到工业机器中，帮助机器检查产品的成分和表面结构等是否符合制造标准；还能够帮助提高物料的分拣效率；还能够应用到机器人和智能假肢中，使机器人和医疗康复辅具等具备材料分辨的能力，帮助机器人和残疾患者提升与外界环境沟通交互的真实感。”

来源：科技导报

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刊期：第 123 期

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