能感知热度、疼痛和压力的机器人？这种新型"皮肤"让这一切成为现实

来自剑桥大学和伦敦大学学院（UCL）的研究人员开发出这种柔性导电皮肤，其易于制造，可熔融重塑成各种复杂形状。该技术能感知并处理多种物理输入，使机器人能以更具意义的方式与现实世界互动。

现有机器人触觉方案通常依赖局部嵌入式传感器，且需不同传感器检测不同类型接触。而剑桥与UCL团队研发的电子皮肤整体即为传感器，更接近人类的皮肤感知系统。

尽管该机器人皮肤灵敏度不及人类皮肤，但其可检测材料中超过860,000条微通路的信号，使单一材料具备识别多种触觉与压力的能力——包括手指轻触、冷热表面、切割或刺穿损伤以及多点同步触碰。

研究人员结合物理测试与机器学习技术，帮助机器人皮肤"学习"判别关键信号通路，从而更高效地感知不同接触类型。

除未来在人形机器人或需触觉功能的人类假肢的应用前景外，研究人员表示该技术还可应用于汽车制造或灾难救援等多元领域。研究成果发表于《科学·机器人学》期刊。

电子皮肤工作原理是将压力或温度等物理信息转化为电信号。通常需不同传感器检测不同触觉类型（压力传感器、温度传感器等），再嵌入柔性材料中。但这些传感器的信号会互相干扰，且材料易受损。

"为不同触觉类型配置独立传感器导致材料制备复杂化，"剑桥大学工程系首席研究员David Hardman博士表示，"我们致力于开发能在单一材料中同步检测多重触觉的解决方案。"

"同时需要低成本耐用的材料，以适应大规模应用，"伦敦大学学院合作研究员Thomas George Thuruthel博士补充道。

其解决方案采用具备多模态传感特性的单一传感器，可响应不同类型的触摸。虽然信号归因分析具有挑战性，但多模态传感材料更易制备且鲁棒性更强。

研究人员熔融软质可拉伸的明胶基导电水凝胶，浇铸成人体手部形态。通过测试多种电极配置方案，确定能获取最佳触觉信息的布局。仅凭手腕处设置的32个电极，借助导电材料的微通路，即可在全手范围采集超170万条数据。

皮肤测试涵盖多种接触类型：加热枪烘烤、手指与机械臂按压、轻柔触压，甚至手术刀切割。团队利用测试数据训练机器学习模型，使机械手能识别不同触觉含义。

"我们能从材料中提取海量信息——它们可快速完成数千次测量，"博士后研究员Hardman解释道（其合作导师为Fumiya Iida教授），"这些材料能在大面积区域内同步监测多种参数。"

"虽未完全达到人类皮肤水平，但超越现有技术，"Thuruthel表示，"我们的方法更具灵活性且易于制造，并能通过人类触觉实现任务校准。"

未来研究将着力提升电子皮肤耐久性，并在真实机器人任务中开展进一步测试。

本研究获三星全球研究拓展计划、英国皇家学会及工程与物理科学研究理事会（EPSRC/UKRI）支持。Fumiya Iida为剑桥大学基督圣体学院院士。