隨著機(jī)器人技術(shù)向更智能、更精細(xì)化方向發(fā)展，提升機(jī)器人的觸覺(jué)感知能力變得至關(guān)重要。然而，現(xiàn)有的柔性觸覺(jué)傳感器在實(shí)現(xiàn)多維度、寬量程、高可靠性的觸覺(jué)感知方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)。為了解決這些難題，科研人員不斷從生物系統(tǒng)中汲取靈感。人類指尖擁有精巧的結(jié)構(gòu)和復(fù)雜的神經(jīng)感知系統(tǒng)，能夠敏銳地感知來(lái)自不同方向和強(qiáng)度的壓力，并迅速做出反應(yīng)。

受此啟發(fā)，中國(guó)科學(xué)院理化技術(shù)研究所和北京林業(yè)大學(xué)聯(lián)合團(tuán)隊(duì)巧妙地將人類指尖的多層結(jié)構(gòu)和力學(xué)感受器概念引入傳感器設(shè)計(jì)，創(chuàng)新性地開(kāi)發(fā)出一種仿生各向異性電感液態(tài)金屬傳感器 (AI-LMS)。這種傳感器具有與人類指尖尺寸相當(dāng)?shù)捏w積，實(shí)現(xiàn)了超寬動(dòng)態(tài)范圍、高線性度、卓越穩(wěn)定性的多軸壓力感知，并展現(xiàn)出指尖般的空間各向異性觸覺(jué)特性，為柔性機(jī)器人觸覺(jué)感知技術(shù)帶來(lái)變革。該研究成果以“Fingertip-Inspired Spatially Anisotropic Inductive Liquid Metal Sensors with Ultra-Wide Range, High Linearity and Exceptional Stability”為題，于近日在Advanced Materials在線發(fā)表。文章第一作者為理化所博士生李楠，通訊作者為理化所劉靜研究員和北林王磊副教授。

與傳統(tǒng)的壓阻、壓容等傳感器相比，AI-LMS采用的電感信號(hào)展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì)：

1. 超寬量程與高線性度：基于Ecoflex和PDMS的AI-LMS分別實(shí)現(xiàn)了42.13 kPa和137.72 kPa的壓力檢測(cè)范圍，且在整個(gè)量程內(nèi)保持了極高的線性度(R2> 0.997)。更令人鼓舞的是，通過(guò)創(chuàng)新性的開(kāi)放式端口設(shè)計(jì)，傳感器的量程分別擴(kuò)展至182.66 kPa和1414.42 kPa，提升了4倍和9.5倍，展現(xiàn)出驚人的潛力。

2. 卓越的信號(hào)穩(wěn)定性：實(shí)驗(yàn)表明，AI-LMS的電感信號(hào)在長(zhǎng)期測(cè)試和循環(huán)加載下表現(xiàn)出極高的穩(wěn)定性，幾乎沒(méi)有漂移，遠(yuǎn)優(yōu)于電阻信號(hào)。

3. 高分辨率與快速響應(yīng)：AI-LMS能夠靈敏地捕捉到70.5 Pa (Ecoflex)和1.764 kPa (PDMS)的微小壓力，響應(yīng)時(shí)間僅為0.15-0.4秒。

為了進(jìn)一步提升傳感器的性能，研究團(tuán)隊(duì)還將AI-LMS與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)模型相結(jié)合，成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)多軸壓力的精確解耦。通過(guò)DNN模型，傳感器可以同時(shí)識(shí)別和量化正向和側(cè)向壓力，為復(fù)雜觸覺(jué)信息的解析提供了有力工具。

為展示AI-LMS的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，研究人員開(kāi)發(fā)了基于AI-LMS的高精度三維表面掃描重建系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確捕捉物體表面精細(xì)的紋理信息，并高保真地重建三維輪廓。此外，研究人員還將AI-LMS集成到機(jī)器人指尖，成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同手指抓取動(dòng)作和力度的實(shí)時(shí)分辨，展示了其在柔性機(jī)器人靈巧操作領(lǐng)域的巨大潛力。

該研究工作不僅在傳感器設(shè)計(jì)和制造方面取得了重要突破，更揭示了電感信號(hào)在柔性觸覺(jué)感知領(lǐng)域的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。AI-LMS的各向異性特性、超寬量程、高線性度與卓越穩(wěn)定性，使其有望成為下一代柔性機(jī)器人觸覺(jué)傳感器的理想選擇，為推動(dòng)柔性機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用注入新的活力。

圖1. AI-LMS的基本特性。

圖2. AI-LMS的各向異性傳感能力。

圖3. AI-LMS的多軸壓力傳感能力。

圖4. AI-LMS傳感范圍的顯著擴(kuò)展。

圖5. 基于AI-LMS的三維表面結(jié)構(gòu)掃描和重建系統(tǒng)。

圖6. AI-LMS仿生指尖在機(jī)器人技術(shù)中的應(yīng)用。

論文信息： N. Li, F. Zhan, M. Guo, X. Yuan, X. Chen, Y. Li, G. Zhang, L. Wang, J. Liu, Fingertip-Inspired Spatially Anisotropic Inductive Liquid Metal Sensors with Ultra-Wide Range, High Linearity and Exceptional Stability. Adv. Mater. 2025, 2419524. 原文鏈接： https://doi.org/10.1002/adma.202419524

審核編輯 黃宇