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　　《自然通讯》最近发布的一篇重要论文，该论文详细描述了一种独特的系统，其工作原理类似于人类手指具备感知能力一样，这一突破性的技术，不仅为我们提供了对机器人和假肢的微妙触觉能力，同时有望在虚拟现实技术当中进行落地应用。

　　研究人员表示，该套系统模仿了人类指纹的特征，创建了一种灵活的滑动传感器。这一应用使得系统能够在传感器触摸或滑动表面时，识别表面纹理上的小特征。通过将这种传感器集成到假肢中，并配合机器学习技术，研究人员成功地捕获了微妙的触觉信号，并准确地识别出了20种不同的纺织品，包括亚麻、尼龙、聚酯纤维和泡泡纱，准确度高达100%。

　　在生物感觉系统中，皮肤通过慢速自适应（SA）和快速自适应（FA）机械感受器感知外界时产生不导电的电位变化，信号通过神经系统传输到大脑进行进一步分析和判断。研究人员表示，该人工感觉系统模仿了人类感觉系统的功能，仅使用一个传感器就实现了SA和FA受体的两种功能——传感器在物理交互过程中既可以响应静压，也可以响应高频振动与纹理或其他物体。具有时空信息的信号进一步通过电路收集和传输，并使用机器学习进行分析，并在可视化用户界面中输出识别结果。

　　这款滑动传感器是由聚二甲基硅氧烷（PDMS）制成的人工指纹，以及聚乙烯醇（PVA）-磷酸（H 3 PO 4 ，8.3 wt.%）离子凝胶层、两个柔性电极组成聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）上的金薄膜和用于封装的平面PDMS薄膜人工指纹由一组同心椭圆形结构组成，其具有高度为260μm的三角形脊，结构间距为350μm。人造指纹的尺寸和弹性模量都接近人类指纹的尺寸，以有效捕获触觉期间的振动刺激。

　　传感器顶部的PDMS指纹模仿人类指纹来捕捉交互过程中的振动刺激，而指纹尖端的尺寸决定了传感器的空间分辨率。如果没有指纹，传感器虽然高度敏感，但可能无法有效地与表面纹理交互。高空间分辨率使传感器能够检测微小的表面特征，包括纺织品的微米级纤维（直径数十微米）。此外，滑动传感器的空间分辨率优于人类指尖的空间分辨率。

　　在区分非结构化表面时，人类指尖的准确度较差（平均准确度为 24.3%，所有情况下准确度≤44%），且Kappa系数较小（0.12，表明与不可靠数据的一致性最低 45 ），特征尺寸为 10、15、20、30、40 和 50μm的表面纹理。通过对比实验结果表明，人类无法解析小于 50μm 的结构。

　　这一发现的重要性在于，它提供了一种全新的方式来提高机器人的感知能力，帮助佩戴人工假肢的患者恢复感觉，推动基于触觉的虚拟现实和消费电子产品的发展。这不仅可能改变我们对机器人和假肢的看法，而且还有可能引领下一次的技术，让我们进入一个更加逼真的虚拟世界。

　　这项研究是一项重大的突破，它为我们提供了一种全新的方式来感知和理解我们所处的环境。通过模仿人类的触觉系统，我们有可能创造出更加智能、更加敏感的机器人和假肢，以及更加真实的虚拟现实装备。返回搜狐，查看更多