研发高灵敏度触觉反馈系统，使机器人不仅能灵活抓取物体，还能像人类一样感知丝绸的顺滑、砂纸的粗糙，甚至区分不同面料的纹理差异，是未来机器人的研发方向之一。近日，南京工业大学黄维院士、孙庚志教授，安徽工程大学郑贤宏博士，联合南开大学、复旦大学、金陵科技学院等单位众多合作者，研发出一种仿生纺织触觉传感器及系统，首次在单一器件中实现静态力与动态振动的高精度同步感知，推动机器人触觉迈入“新纪元”。

图1. 仿生触觉感知系统的设计理念

研究亮点：三维蜂窝织物，破解触觉难题

传统触觉传感器需多层电路分别模拟“静态压力”和“动态振动”感知，导致设备笨重、信号易干扰。而这项研究创新设计三维蜂窝状纺织结构，灵感源自人类指尖的机械感受器：

高灵敏度：静态压力灵敏度达2486.9 kPa-1，响应速度10 ms，比人类皮肤（30-50 ms）更快。

双模感知：单器件同步捕捉静态力和高频振动，精准还原触觉细节。

超强耐用：2.4万次压力循环测试后性能无衰减，轻松应对高强度使用场景。

技术突破：AI赋能，秒速识别纹理

团队将传感器与机器学习算法结合，打造全自动纹理识别系统：

精准分类：对21种面料的识别精度超98.9%，最高达100%。

极速响应：支持50-300 mm/s的扫描速度，远超同类技术。

自适应场景：即使在曲面、海绵等复杂表面，识别精度仍保持95%以上，展现强大鲁棒性。

图2. 基于触觉传感器和机器学习进行表面纹理感知

应用前景：从假肢到工业机器人

智能假肢：赋予截肢者真实的触觉反馈，抓握物体时感知力度与材质，提升生活品质。

人形机器人：助力家庭服务、医疗护理机器人更安全地操作易碎物品，如区分玻璃杯与塑料杯。

工业质检：快速检测纺织品瑕疵，或用于汽车制造中精密零件的表面质量评估。

虚拟现实：结合触觉手套，让VR交互更具沉浸感。

图3. 实时表面纹理识别系统的设计与验证

相关成果以“A Bionic Textile Sensory System for Humanoid Robots Capable of Intelligent Texture Recognition”为题在发表在Advanced Materials。

原文链接：https://doi.org/10.1002/adma.202417729

（来源：高分子科学前沿）