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  在完成對人體觸覺功能模仿之余，借助摩擦納米發電機技術，機器人的觸覺感知能夠實現一些人體觸覺無法企及的新功能。但由于摩擦電式傳感器固有的對環境的高敏感性，其可靠性問題仍然是一大難題。

  近日，中科院北京納米能源與系統研究所王中林院士和吳治嶧研究員團隊提出一種基于摩擦納米發電機技術和深度學習技術的智能觸覺傳感系統，以實現不受外界條件影響的準確、簡單、實時的材料辨識。該團隊制備的觸覺傳感陣列能夠敏感地感知外部機械刺激，特別是在人類手指的壓力范圍內。全硅膠質地使該傳感器具有良好的靈活性、伸展性和機械穩定性。

  通過從觸覺傳感陣列的多個獨立電信號以及歸一化處理后的輸出信號中提取待測材料的典型特征信息，以規避接觸條件和外部環境條件的影響。進一步集成一個卷積神經網絡深度學習算法，以提取更多肉眼無法分辨或單從外部無法區分的細微特征差異，智能化的同時也可提高材料識別的準確率。在單次材料識別任務中取得了96.62%的高準確率。相較于人類必須整合多感官（觸覺和視覺）才能完成觸覺感知的復雜過程，該工作提出的智能觸覺感知系統表現出更簡單的識別過程，從而有效地簡化了人類感知物體所依賴的多感官信息的整合。這在視障人士的認知學習、仿生假肢，以及構建虛擬空間等領域均顯示出巨大的優勢。該工作以“Open-Environment Tactile Sensing System: Towards Simple and Efficient Material Identification”為題發表在Advanced Materials上。文章第一作者是中科院北京納米能源與系統研究所博士生魏雪蓮。

  原文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202203073