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  賦予機器人與人類相似的觸覺、思維和判斷能力是未來機器人發展的必然之路。近期，山東大學集成電路學院李陽教授團隊提出了一種仿生電子皮膚（BES），它真正服務于機器人并應用于機器人，以實現卓越的動態靜態感知和材料認知功能。首先，通過簡單的模板法和選擇性的自聚合處理制備了微結構的摩擦電和壓阻層，使BES具有高靈敏度和寬的檢測范圍。通過結合摩擦電和壓阻效應來選擇性地檢測動態和靜態壓力，所開發的BES能夠支持機械手監測物體抓取過程中的整個過程。最重要的是，通過進一步結合神經網絡模型，構建了一個智能認知系統:通過機械手在任意壓力下的一次觸摸，實現對物體材料種類的實時認知；即使與生物皮膚傳感系統相比，也表現出優越的認知能力。該工作以“Biomimetic Electronic Skin for Robots Aiming at Superior Dynamic-Static Perception and Material Cognition Based on Triboelectric-Piezoresistive Effects”為題發表在《Nano Letters》上。該研究得到國家自然科學基金委的支持。

圖1 BES模擬人類皮膚的觸覺感知和認知能力

 圖2 BES支持機械手的FA和SA觸覺感知

 圖3 LSTM輔助機械手的觸覺認知

  該工作是團隊近期關于柔性電子領域觸覺感知及認知相關研究的最新進展之一。在過去的兩年中，團隊制備了一系列基于微納米尺度結構的柔性傳感器件(Adv. Sci. 2024, 11 (3), e2305528.)，并系統探索了微納結構對傳感性能的影響(Small 2021, 17 (41), 2100804.)，通過不斷探索及優化，在實現機器人觸覺感知及認知領域取得了一定進展（Adv. Mater. 2022, 34 (31), 2202622. Matter 2022, 5 (5)）。此外，團隊在濕度傳感以及類腦計算等方向也開展了相關工作(Nano Res. 2022, 15 (10), 9341–9351. Advanced Functional Materials 2021, 31 (34).)。

  原文鏈接：https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.4c00623