人手轻轻一摸，可以感知物体表面的粗糙与细腻；拿起一个水果，也能通过软硬判断成熟程度。如今，机器人也有望拥有接近人手的“触觉”。
记者从中国科学技术大学获悉，该校工程科学学院、人形机器人研究院王洪波研究员课题组近日研制出一种仿鱼鳞结构的新型巨压容传感器，能够帮助机器人感知细微纹理、判断物体软硬，并完成抓取、分拣和人机交互等任务。相关成果已发表在国际期刊《先进材料》上。
巨压容传感器（GPCS）的仿生理念和工作机理
对机器人来说，“看见”物体并不等于真正“理解”物体。尤其在抓取水果、布料等柔软或表面纹理细微的物体时，仅靠视觉往往不够。水果是否成熟、材料是否粗糙、抓取力度是否合适，都需要更灵敏、更稳定的触觉传感器来判断。
这一次，研究团队把目光投向了鱼鳞。鱼类皮肤由相对坚硬的鳞片和柔软的真皮组成，既能保护身体，也能感知外界变化。受此启发，团队设计出一种仿鱼鳞电场调控膜，在柔性基底上布置刚性“鳞片”，并让鳞片之间形成微米级空气间隙。当传感器受到轻微弯曲、按压或滑动时，这些间隙就像一个个“电场门”，能够把极其细微的形变转化为明显的电信号变化。
这套仿鱼鳞结构正是新型巨压容传感器的核心。基于这一机制构建的GPCS传感器，相当于给机器人装上了一层更灵敏的“电子皮肤”。实验结果显示，该传感器在大范围弯曲中仍能分辨极其细微的角度变化，分辨率可达0.005°，响应时间仅为0.6毫秒。这意味着，机器人在抓取、滑动触摸等过程中，可以更及时地捕捉物体表面的细微起伏和受力变化，从而作出更精细的动作判断。同时，经过10万次循环弯曲测试后，这种传感器性能仍能保持稳定。与传统结构相比，其弯曲灵敏度提高了177倍，即使局部结构受损，仍能继续工作。
基于GPCS柔性指尖的微米级纹理识别
在验证传感器性能的基础上，研究团队进一步将其集成到柔性仿生手指上，让它成为机器人手指上的“触觉神经”。当手指在不同材料表面滑动时，表面的细微起伏会引起传感器信号变化，从而形成不同的“触觉指纹”。
实验中，这只装上传感器的柔性手指不仅能够检测不同高度和周期的微结构表面，还能识别厚度仅为1.8微米的打印碳粉纹理，触觉分辨能力已超过人类手指。同时，单个柔性指尖还可区分16种不同织物纹理。
这种传感器还可以进一步服务于机器人抓取，研究团队将4个GPCS传感器组成阵列并集成到柔性夹爪中。夹爪相当于机器人的“手”，传感器阵列负责实时感知抓取过程中的细微形变。不同成熟度的猕猴桃硬度不同，机器人抓取时夹爪产生的变形也不同，传感器便能捕捉这些差异，并结合机器学习算法判断成熟度，识别准确率达到92%。
基于GPCS阵列的机器人水果成熟度识别与人机交互
据介绍，近年来，王洪波研究员团队持续围绕高灵敏、强鲁棒柔性传感器开展研究，相关成果已应用于机器人触觉、柔性气动手指形状重建、脆弱物体智能抓取等方向。此次研究进一步拓展了柔性传感器在机器人精细操作和智能感知中的应用潜力，也为未来机器人更好适应复杂真实环境提供了新的技术路径。
