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廈門大學廖新勤 AFM:基于梯度超表面結構的事件驅動觸覺傳感器用于自適應抓取
2025-04-28  來源:高分子科技
  具身智能作為通用人工智能發展的關鍵方向,旨在賦予智能體在復雜、動態環境中具備環境感知、理解與交互能力,其核心在于提升系統的適應性與自主性,從而增強智能體的獨立決策與實時交互水平。具身抓取作為其中的重要應用,通過深度融合觸覺感知與反饋機制,使智能體能夠實時獲取物體表面的壓力變化與形態特征等高維信息,動態調整抓取策略,實現靈活且精準的操作。然而,現有抓取方式仍高度依賴人工設定規則與預設策略,缺乏對目標特性變化的即時感知與反饋調節能力,難以適應不同形狀、材質及動態變化的對象,嚴重制約了其在非結構化環境下的應用。同時,傳統觸覺傳感器多采用平面化、單一微結構設計,存在靈敏度低、響應范圍窄、信號易飽和等問題,難以實現壓力信息的精確解耦與事件驅動響應,進而影響抓取過程中的力調節精度與系統穩定性。為此,亟需開發具備高靈敏度、寬響應范圍與高效壓力解耦能力的先進觸覺傳感器,賦能智能體在非結構化環境中實現自適應抓取。




  本工作提出了一種可編程事件驅動(Programmable and event-drivenPED)觸覺傳感器,模仿人體皮膚多層次機械感受器的響應機制,采用梯度金字塔超表面結構設計,實現對不同強度壓力的高精度感知。通過逐級觸發不同高度的微結構單元,有效調控上下敏感層接觸面積,賦予器件優越的壓力解耦與事件驅動特性,實現了壓力強度的連續編碼,顯著延緩信號飽和的發生。PED觸覺傳感器展現出優異的性能,最大靈敏度達2501?kPa?1,檢測范圍覆蓋至420?kPa,較傳統均勻微結構接口分別提升了350%300%;同時具備極低的壓力檢測限(2?Pa)與快速響應時間(12?ms),可靈敏識別微弱壓力變化及高頻動態輸入,展現出卓越的實時觸覺感知能力。在應用層面,本工作集成分布式PED觸覺傳感器構建了具備空間分辨能力的物體識別系統,通過一維卷積神經網絡對抓取信號進行特征提取,實現了高達97.2%的物體輪廓識別準確率。此外,基于PED觸覺傳感器開發的數據手套交互系統有效突破了傳統手柄交互的視覺遮擋與功能受限問題,支持多指精細控制與雙向觸覺通信,顯著增強了虛擬環境中的沉浸感與真實感。進一步地,通過引入了基于實時壓力反饋的自適應抓取機制,使機械手能夠動態調節抓取策略,實現無需人工干預的高精度、無損抓取操作。



1 PED觸覺傳感器的仿生啟發傳感機制研究



2 PED觸覺傳感器關鍵力電性能測試



3 融合事件驅動機制的觸覺認知系統用于高精度物體識別



4 基于數據手套的觸覺閉環系統賦能虛擬與增強現實交互



5 具有情感反饋的自適應機器人抓取系統


  相關研究成果以Highly programmable haptic decoding and self-adaptive spatiotemporal feedback toward embodied intelligence” 為題發表在Advanced Functional Materials2025, 10.1002/adfm.202500633)期刊上。論文的第一作者為廈門大學博士生林萬勝,通訊作者是廈門大學廖新勤副教授。該項研究工作得到了國家重點研發計劃、國家自然科學基金、福廈泉自主創新示范區協同項目、福建省自然科學基金、中央高校基本科研業務費等項目的資助。


  論文信息:Wansheng Lin, Yijing Xu, Shifan Yu, Huasen Wang, Zijian Huang, Zhicheng Cao, Chao Wei, Zhong Chen, Zeliang Zhang, Zhenyu Zhao, Qingliang Liao, Yuanjin Zheng, and Xinqin Liao*. Highly programmable haptic decoding and self-adaptive spatiotemporal feedback toward embodied intelligence. Advanced Functional Materials 2025, 35: 2500633. (IF=18.5一區TOP)

  論文鏈接:https://doi.org/10.1002/adfm.202500633


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(責任編輯:xu)
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