可感知热量、疼痛与压力的机器人？新型"皮肤"使其成为可能

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，它易于制造，可熔化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触觉类型。而剑桥与UCL团队研发的电子皮肤整体就是一个传感器，更接近人类皮肤传感系统。

虽然该机器人皮肤灵敏度不及人类皮肤，但能通过材料中86万余条微通路检测信号，使单一材料可识别多种触觉类型：如指尖轻击、冷热表面、切割或刺穿造成的损伤，以及多点同时触碰。

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"识别最关键的通路，从而更高效感知不同接触类型。

除应用于需要触觉的人形机器人或人类假肢外，该技术还可用于汽车制造、灾难救援等多元领域。研究成果发表于《科学·机器人学》（Science Robotics）期刊。

电子皮肤通过将压力或温度等物理信息转化为电信号工作。传统方案需在柔性材料中嵌入压力传感器、温度传感器等不同元件，但不同传感器的信号会相互干扰，且材料易损。

论文第一作者、剑桥大学工程系David Hardman博士表示："不同触觉需配置不同传感器导致制造工艺复杂。我们旨在开发单一材料同时检测多种触觉的解决方案。"

共同作者、UCL的Thomas George Thuruthel博士补充："同时我们需要廉价耐用的方案以适应大规模应用。"

其解决方案采用具备多模态传感特性的单一传感器——能对不同触觉产生差异化响应。虽然信号归因分析具有挑战性，但多模态传感材料更易制造且更坚固。

研究人员熔解具有弹性的明胶基导电水凝胶，将其浇铸成人类手掌形状。通过测试多种电极构型，确定最能有效捕捉不同触觉信号的方案。得益于导电材料的微通路，仅需在手腕处布置32个电极，即可在全手范围采集超170万条数据。

测试中研究人员对皮肤实施了多种操作：热风枪吹扫、手指与机械臂按压、轻柔触摸，甚至用手术刀切割。团队利用这些测试数据训练机器学习模型，使机械手能识别不同触觉的含义。

共同作者实验室的博士后研究员Hardman解释："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，在大表面积上同步监测多种参数。"

Thuruthel指出："虽然尚未达到人类皮肤水平，但当前已优于其他方案。我们的方法灵活易构建，且能通过人类触觉校准适应多种任务。"

未来研究将着力提升电子皮肤的耐久性，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、英国工程与物理科学研究理事会（EPSRC/UKRI）资助。共同作者Fumiya Iida为剑桥大学基督圣体学院院士。