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深圳大学AFM:机器人手指可拉伸摩擦电皮肤,材料识别准确率超95%

2026-02-15 21:43:58

灵巧机器人手的开发旨在模仿人类在抓取、操作和交互中的精细能力，但现有电子皮肤（E-skin）往往局限于单一感知模态，且制造工艺复杂，导致可扩展性差，无法实现全面集成和多功能感知。本研究通过引入界面压缩辅助同轴印刷（ICCP）技术，开发了一种摩擦电电子皮肤（TE-Skin），解决了制造复杂性和功能单一的难题。该皮肤厚度仅190 µm，可顺应集成于机器人手的指尖、手掌和手背，实现压力映射、轨迹识别、材料区分、用户认证和手势控制。结合深度学习算法，系统在材料和用户识别上准确率超过95%，为机器人操作和人机交互提供了高效平台。相关研究成果于近日发表于Advanced Functional Materials期刊（IF=19.0）。

【文献速览】

机器人学领域长期追求类人灵巧手，以应对医疗手术、工业生产和家政服务等复杂场景。人类手通过机械感受器感知物体形状、纹理和材料，并动态调整姿势实现适应性交互。然而，传统机器人手缺乏类似触觉系统，导致操作精度和安全性不足。近年来，E-skin作为柔性界面快速发展，基于压电、压阻、电容等机制的传感器阵列已实现初步触觉感知。但现有技术多聚焦指尖单一功能，忽略手掌和手背的贡献；同时，制造依赖劳动密集型工艺和高成本设备，难以实现高密度、大规模生产。此外，信号采集与闭环控制的脱节限制了自主操作。面对这些挑战，研究亟需一种低成本、可扩展的多功能E-skin，以桥接感知与交互，提升机器人手的整体性能。

本研究的核心创新是ICCP印刷方法，该技术通过压缩喷嘴与基底距离，将传统圆形纤维压扁成超薄带状，实现厚度仅0.3 mm的同轴感测纤维。TE-Skin由嵌入摩擦电聚合物膜的两层正交电极组成，利用摩擦起电和静电感应产生电压信号，支持自供电感知。制造过程包括定制墨水挤出、90°旋转沉积和刻划激活，确保结构完整性和附着力。参数优化显示，打印速度、高度和压力影响纤维电阻和宽度，Micro-CT成像验证了芯-壳结构的均匀性。

性能测试表明，TE-Skin在压力（0-100 kPa）下灵敏度达4.4 mV/kPa，响应/恢复时间仅0.032/0.034 s，功率密度2.0 µW。长期稳定性强，经2000周期和6个月测试无衰减；机械鲁棒性优秀，可承受75%拉伸和反复弯曲/扭曲。集成于灵巧手后，手掌TE-Skin实现16×16通道的多点轨迹重建（如“S”形路径）和形状感知（网球、笔等物体）；指尖模块结合ConvNeXt算法，对10种材料（如玻璃、塑料）识别准确率超95%；手背作为控制板，支持用户认证（t-SNE特征分类，准确率>95%）和关节控制（如手指弯曲45°/90°）。实际演示中，系统完成连续任务：用户验证、形状映射、抓取网球/纸箱，证明了安全适应性。

【数据速览】

图1. 用于灵巧手的摩擦电电子皮肤（TE-skin）的系统设计概念。a. 界面压缩辅助同轴印刷用于感测纤维的概念以及TE-skin制造过程的示意图。b. 厚度为190 µm的TE-skin配置（比例尺：1 mm）。c. TE-skin与灵巧手的集成：（i）TE-skin的插图，插图显示顶层和底层感测层的结构设计局部放大视图，并呈现摩擦电传感器的等效电路；（ii）由TE-skin实时测量的电压信号和触觉映射数据示意图。d. TE-skin在16×16通道上对多点触摸的识别。从左到右，表示TE-skin上的实际物理轨迹、轨迹覆盖的感测单元分布、从原始采集信号重建的轨迹、信号处理后的轨迹。e. TE-skin与当前报道的电子皮肤在分辨率和厚度方面的比较。f. 灵巧手TE-skin的概述和多功能，用于人机交互（手掌、指尖和手背）：（i）用户识别；（ii）灵巧手控制；（iii）材料识别；（iv）形状感测。

图2. 基于界面压缩辅助同轴印刷的TE-skin制造策略和表征。a. 具有倾斜平面的同轴打印头的光学图像（比例尺：1 cm）。b. 同轴感测纤维的超分辨率显微图像。插图显示同轴感测纤维的横截面视图。c. 高速相机下的同轴感测纤维印刷过程（比例尺：1 mm）。d. ICCP同轴传感纤维和普通印刷纤维的横截面视图，与一元人民币比较，插图对应顶视图（比例尺：1 mm）。e. 尺寸为200 × 200 mm2的可扩展TE-skin（比例尺：10 cm）。f. 拉伸TE-skin。g. 弯曲TE-skin。h. 扭曲TE-skin（比例尺：1 cm）。i. 打印头倾斜角度对同轴纤维质量影响的示意图和物理图。j. 打印速度（v）对感测纤维电阻和宽度的影响以及Micro-CT表征。k. 打印高度（h）对感测纤维电阻和宽度的影响以及Micro-CT表征。l. 挤出压力（p）对感测纤维电阻和宽度的影响以及Micro-CT表征。

图3. TE-skin的工作原理和电子性能。a. TE-skin的工作原理。b. 在4 Hz频率下，同轴感测纤维在增加压力下的输出电压。c. 在4 Hz频率下，同轴感测纤维在增加接触面积下的输出电压。d. 在51.28 kPa压力下，同轴感测纤维在增加频率下的输出电压。e. 同轴感测纤维的长期稳定性。f. 在4 Hz频率和51.28 kPa压力下压力稳定性测量。g. TE-skin在不同重复下的输出性能：（i）拉伸-恢复条件；（ii）扭曲-恢复条件；（iii）弯曲-恢复条件。h. 同轴感测纤维的拉伸强度，插图显示测试过程。i. TE-skin的响应时间和恢复时间。j. TE-skin的功率密度。k. TE-skin的灵敏度。

图4. TE-skin在灵巧手中的应用。a. 实时材料感测系统的结构，包括信号采集、智能数据处理和认知结果的实时显示。b. 灵巧手上的TE-skin用于用户识别。（i）TE-skin用于用户识别的工作流程。（ii）每个用户的特征分类t-SNE散点图。（iii）认证混淆矩阵。c. 人机交互界面的功能定义。（i）TE-skin的区域分为九个部分，可用于控制灵巧手运动。（ii）灵巧手和人手对各种抓取物体的静态姿势。d. TE-skin用于材料识别。（i）10种不同物体的数字照片（比例尺：2 cm）。（ii）使用指尖TE-skin感测的10种物体的时域信号。（iii）灵巧手对10种不同物体的识别混淆矩阵。e. TE-skin用于形状识别，一组代表性示例、视觉图像以及灵巧手按压期间的相应触觉图。（i）网球（比例尺：2 cm）。（ii）笔（比例尺：1 cm）。（iii）方形模具（比例尺：2 cm）。

图5. 使用灵巧手演示TE-skin在连续用户识别、形状感测、手指控制和物体抓取中的能力。a. 灵巧手被控制用于抓取任务。b. TE-skin在灵巧手中的应用过程。（i）输出信号的差异可区分目标用户（绿灯）和非目标用户（红灯）。（ii）由TE-skin实时测量的电压信号和触觉映射数据示意图。（iii）灵巧手食指弯曲角度的控制。（iv）灵巧手对网球的抓取和放置运动。（v）灵巧手对纸箱的抓取和放置运动。

【总结与展望】

本研究通过ICCP制造的TE-Skin，实现了全印刷、可拉伸的多功能E-skin，显著提升了灵巧手的感知和交互能力。该技术融合AI解码复杂信号，构建了统一平台，适用于精细操作场景。未来，可优化信号处理以减少串扰，引入绝缘层提升时空映射；进一步探索打印头设计和材料选择，扩展到更多机器人应用。该工作为E-skin提供了新范式，推动人机融合向智能化方向发展。

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