人類依靠皮膚真皮層中的感受器和與其相連的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)觸覺感知。這些感受器能夠檢測來自外部的各種物理刺激（如觸摸、壓力、溫度變化等），并通過神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)將這些信號傳輸?shù)酱竽X進行解讀和響應(yīng)。機器人觸覺感知旨在將這些技能復(fù)制到各種應(yīng)用中，如機器人抓取、醫(yī)療康復(fù)以及非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的操作等。觸覺傳感器被用來賦予軟體機器人感知能力，使機器人更精確地識別和感知物體的表面紋理、硬度和形態(tài)，在抓取和操作不規(guī)則或易碎物體時顯示出卓越的靈巧性。然而，目前為止這些觸覺傳感器還沒有實現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用，主要原因包括（1）大多數(shù)報道的觸覺傳感器不能分析和處理外力，并給出多模態(tài)信號的實時響應(yīng)。例如具有感官能力的機器人有望在極端環(huán)境如水下或通信中斷場景中監(jiān)控和實時處理情況；（2）缺乏簡單、大規(guī)模的觸覺傳感器制造方法。機器人觸覺感知需要觸覺傳感器具有一致性、優(yōu)異的靈敏度、高空間分辨率、寬檢測范圍以及易于集成到微型系統(tǒng)中等特性。因此，開發(fā)一種制造高性能觸覺傳感器的有效途徑至關(guān)重要。

中科院空間應(yīng)用中心王功研究員和趙偉副研究員提出一種結(jié)合模板化激光誘導(dǎo)石墨烯（TLIG）、彈性體熱轉(zhuǎn)印和3D打印銀電極的簡單策略來制造傳感性能可調(diào)的TLIG基觸覺傳感器，并集成陣列化數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實現(xiàn)機器人觸覺感知。該傳感器具有出色的傳感靈敏度（52260.2 kPa-1，范圍0-7 kPa）、寬檢測范圍（高達1000 kPa）、快速響應(yīng)（響應(yīng)恢復(fù)時間12/46 ms）、出色的循環(huán)穩(wěn)定性（10000個循環(huán)）以及零待機功耗。該傳感器還具有出色的可設(shè)計性、防水性能，可共形貼附于人體皮膚表面實現(xiàn)健康監(jiān)測。為了展示集成和規(guī)模化制造的能力，研究人員將5×2觸覺傳感陣列集成到機器人抓手系統(tǒng)中，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別不同物體的物理特征，實現(xiàn)觸覺感知?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的紋理識別系統(tǒng)具有94.51%的較高識別準(zhǔn)確率。與傳統(tǒng)制造方法相比，混合制造策略為生產(chǎn)高效率、低成本的觸覺傳感器提供了一種很有前景的方法。

該研究以題為“Templated Laser-Induced-Graphene-Based Tactile Sensors Enable Wearable Health Monitoring and Texture Recognition via Deep Neural Network”的論文發(fā)表在最新一期《ACS Nano》上。中科院空間應(yīng)用中心博士生季嘉雯為第一作者，王功研究員和趙偉副研究員為共同通訊作者。

TLIG觸覺傳感器的制備流程

采用激光誘導(dǎo)石墨烯和POE熱轉(zhuǎn)印技術(shù)制備了TLIG薄膜。將聚丙烯酸溶液固化在從砂紙上獲得的模板化PDMS模具上，從而制得模板化的PI并作為激光碳源。采用不同目數(shù)和尺寸的砂紙，可以實現(xiàn)各種多層級結(jié)構(gòu)的PI模板。利用激光在模板化的PI膜上生成多孔石墨烯，并通過熱壓將模板化的LIG層轉(zhuǎn)印到POE膜上，即可得到具有多層級微結(jié)構(gòu)的TLIG膜。底電極層為3D打印在PI膜上的銀叉指電極，將其與TLIG薄膜組裝得到TLIG觸覺傳感器。

圖1：基于TLIG觸覺傳感器的制備流程與性能表征

TLIG觸覺傳感器的傳感機理模型

不同目數(shù)的砂紙模板具有不同高度和分布的微結(jié)構(gòu)，這將顯著影響外力作用下的變形程度和接觸面積。這種改變會影響導(dǎo)電通路的建立，從而直接影響傳感性能。利用砂紙模板賦予傳感層的多層級微結(jié)構(gòu)，可以將傳感過程分為三個階段：（1）在微小壓力下，只有少數(shù)高凸起的TLIG薄膜與Ag叉指電極接觸，開始建立導(dǎo)電通路；（2）隨著壓力的增加，TLIG薄膜進一步壓縮變形，導(dǎo)致高凸起和Ag電極之間的接觸面積持續(xù)增大，同時較小的凸起開始接觸底電極。隨著TLIG薄膜與Ag電極之間的間隙不斷減小，TLIG薄膜的變形更加劇烈，觸覺傳感器的電阻顯著降低；（3）在高壓范圍下，大部分凸起與Ag電極相互作用并達到峰值接觸面積。此時TLIG膜與Ag電極層幾乎完全接觸，電阻值降至最小并保持穩(wěn)定。

圖2：基于TLIG觸覺傳感器的傳感機理分析

TLIG觸覺傳感器的傳感性能分析

為了測量曲面上的動態(tài)力，獲得傳感器在彎曲表面上的高靈敏度和寬響應(yīng)范圍，研究人員在傳感層和電極層之間引入自支撐的間隔層，實現(xiàn)傳感器的零待機功耗。通過使用不同目數(shù)的砂紙模板，制備出性能優(yōu)異且可調(diào)的觸覺傳感器。對于高目數(shù)模板，傳感層微結(jié)構(gòu)分布密度高、凸起窄而低，其在0~7 kPa范圍內(nèi)可實現(xiàn)超高的靈敏度52260.2 kPa-1。而低目數(shù)模板，傳感層微結(jié)構(gòu)分布密度低、凸起高而寬，可實現(xiàn)超過1000 kpa的較寬的檢測范圍和優(yōu)異的線性度。同時傳感器還具有65pa的較低檢測限、快速的響應(yīng)/恢復(fù)時間12/46 ms和10000次加載/卸載循環(huán)下的優(yōu)異工作穩(wěn)定性。使用不同目數(shù)的砂紙模板，我們可以制備靈敏度可調(diào)的傳感器。這種能力為傳感器提供了更大的通用性和選擇性，以滿足廣泛的應(yīng)用需求。

圖3：基于TLIG觸覺傳感器的電學(xué)性能研究

基于TLIG觸覺傳感器的高分辨率可穿戴醫(yī)療健康檢測系統(tǒng)

憑借在寬壓力范圍內(nèi)的高靈敏度和優(yōu)異的穩(wěn)定性，基于TLIG的觸覺傳感器非常適合集成到可穿戴醫(yī)療健康檢測系統(tǒng)中。傳感器具有的出色拉伸性和彎曲特性，也可以靈活地附著在身體的各個部位，以檢測特定的和可重復(fù)的脈沖信號。實驗證明，該傳感器可以檢測范圍廣泛的壓力信號，從超低壓（氣流和振動）到低壓（脈搏和各種人體運動），再到高壓（人體步態(tài)監(jiān)測），這為電子皮膚、機器人和人工智能的應(yīng)用提供了巨大的潛力。

圖4：基于TLIG觸覺傳感器的應(yīng)用

TLIG觸覺傳感陣列集成觸覺感知數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

機器人觸覺感知的實現(xiàn)需要機器人集成柔性傳感器，以提供離散和實時反饋。本研究選擇一個四指柔性機械手作為觸覺感知平臺，并設(shè)計了一個基于5×2 TLIG的觸覺傳感陣列來匹配其形狀。將其與多通道信號采集和預(yù)處理模塊、通信模塊和上位機共同組成觸覺感知數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅可以實現(xiàn)對物體物理性質(zhì)（包括形狀、硬度和粗糙度等）的感知從而實現(xiàn)不同物體的識別，還可以提供交互式接觸點動態(tài)壓力分布的詳細信息，從而增強柔性抓手的觸覺感知能力。同時，利用彈性體的自封裝，可以實現(xiàn)柔性機械手的水下抓取和識別，使其適合醫(yī)療環(huán)境和海洋領(lǐng)域等方面的應(yīng)用。

圖5：基于TLIG的無線柔性機械手觸覺傳感陣列系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與應(yīng)用

TLIG觸覺傳感器用于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紋理觸覺感知

人類可以通過手部神經(jīng)元分析復(fù)雜的振動信號來區(qū)分物體，這對機器人來說是一個挑戰(zhàn)。本研究采用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)的機器學(xué)習(xí)算法對柔性機械手采集的數(shù)據(jù)進行處理和分析，實現(xiàn)紋理觸覺感知。測試系統(tǒng)由柔性機械手、基于TLIG的觸覺傳感陣列、編碼器、解碼器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，該系統(tǒng)用于感知觸覺交互過程中的信號特征。本研究共采集了9種物體的紋理信號，共采用了8種機器學(xué)習(xí)方法包括CNN、Transformer、LSTM、GRU、MLP、K-means、SVM和PCA進行識別，其中CNN具有最高的準(zhǔn)確率，達到94.51%。

圖6：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于紋理識別

審核編輯：劉清