吉林大学与辽宁材料实验室联合推出仿生指纹柔性双模触觉传感器，赋能机器人接触与非接触感知
柔性电子技术与人工智能的深度融合，正推动柔性传感器件在智能穿戴装备及机器人交互感知等前沿领域加速落地。在机器人系统中，末端执行器承担着与环境进行物理交互的核心职能，柔性传感元件在此类界面中扮演着不可替代的角色，直接决定了设备获取精细触觉反馈与执行灵巧操作的水平。针对物理交互过程与环境状态评估，压力与湿度参数具有关键表征意义，这对敏感材料的响应灵敏度及信号转换效率提出了严苛要求，也促使相关研究持续升温。当前学界已涌现出多种工作原理各异的柔性压力与湿度探测器件。在压力感知方面，依托压电、压阻、电容及摩擦电等物理机制的柔性器件，已在人体生理监测与机器人触觉反馈场景中实现规模化应用。湿度探测领域则主要依托敏感材料在环境湿度波动时呈现的电导率、介电常数及自供电特性演变，金属氧化物、碳基纳米材料（涵盖碳纳米管、碳点、石墨烯等）、亲水高分子以及MXene家族常被选作核心敏感层。凭借出色的机械形变适应性与优异的电学响应特性，此类器件正逐步成为多场景感知网络中的关键节点。
面对智能机器人及人机协同系统对环境感知精度与实时响应速度的不断攀升，单一维度的探测模式已难以应对复杂工况下的多源信息融合需求。从探测机理划分，压力响应归属于接触式测量范畴，而湿度探测则天然具备非接触式先验感知优势。前者直接捕获接触界面的力学分布特征，后者则能在物理接触发生前捕捉环境水汽变化，为系统提供预判依据。尽管柔性压力探测在接触力捕捉方面已取得实质性突破，非接触式感知路径的探索仍处于起步阶段。非接触探测机制能够提前捕捉环境微变，对提升装备的环境适应性与交互预测能力具有决定性作用。在压力传感结构优化层面，学界普遍采用金字塔阵列、微球阵列、多孔网络、蛇鳞状拓扑及蜻蜓颈部仿生等微纳结构来提升器件性能。反观湿度传感方向，部分基于金属氧化物的探测器件面临本征阻抗偏高（常达数十兆欧姆量级）的瓶颈，进而引发信号拾取困难、响应迟滞以及阻抗匹配电路设计繁琐等问题。此类设计不仅推高了系统功耗，也增加了硬件复杂度，难以契合高实时性可穿戴装备的应用标准。尽管已有团队尝试开发双模探测器件，例如Wang研究组基于MXene构建的双功能器件，通过独立排布传感单元实现压力与湿度同步监测，但整体封装体积偏大，集成密度受限。Ding团队则利用多孔纤维基质制备了同步响应压力与湿度的器件，然而两路信号间存在明显的交叉干扰，导致精确解耦与同步采集面临技术壁垒。总体而言，柔性双模传感器件在结构紧凑化设计、信号串扰抑制以及性能参数平衡等方面，仍需攻克多项工程化难题。
核心创新亮点
- 研究团队借鉴人体指纹的触觉放大效应与角质层吸湿膨胀特性，成功研制出面向机器人指尖应用的柔性压力-湿度双模（PHB）探测器件。该架构依托共用基底实现双功能单芯片集成，有效抑制了信号串扰，达成压力与湿度参数的独立解耦与精准读取。
- 器件在力学探测方面展现出5.44 kPa⁻¹的高灵敏度，检测量程覆盖至273 kPa；湿度探测模块则实现159%的显著响应幅度，响应延迟压缩至0.85秒。
- 依托三维打印、直写成型（DIW）及磁控溅射等先进微纳加工工艺，PHB器件实现了优异的批次均匀性。通过在复杂工况下的目标物识别与多参数生命体征监测实验，充分验证了该技术的工程应用潜力。
图文解析
图1. 面向机器人环境感知的柔性双模触觉探测系统。(a) 指纹触觉放大原理与角质层吸湿膨胀机制示意。(b) PHB器件内部构造。(c, d) 压力与湿度双模探测物理机制。(e) 实际应用场景演示。
图2. PHB器件的结构设计与基础表征。(a) 整体架构示意图。(b) 湿度与压力探测单元布局及工作原理。(c) PDMS/MWCNT复合微结构形貌。(d, e) 激光扫描共聚焦显微镜（LSCM）与扫描电子显微镜（SEM）表征结果。(f) 湿度敏感层电子输运特性。(g) 敏感层微观形貌与元素面分布。(h) 印刷于PET柔性基底上的湿度传感电极阵列。
图3. PHB器件压力探测性能评估。(a) 压缩形变过程中的应力分布演化与表面形貌变化。(b) 压力探测模块等效电路。(c) 电信号输出与施加压力的对应关系。(d) 响应与恢复时间测试。(e) 1.47小时连续循环加载稳定性验证。(f) 静态偏置与1.2 Hz动态载荷叠加条件下的信号响应。
图4. PHB器件湿度探测机理与非接触性能验证。(a) 湿度响应物理过程。(b) 干湿交替环境下敏感层厚度变化（LSCM观测）。(c) 不同C-CNFs掺杂比例对材料亲水性的影响。(d) 电信号响应与相对湿度（RH）的关联曲线。(e) 湿度响应/恢复时间。(f) 湿度探测滞后特性。(g) 连续非接触模式下的电阻耐久性评估。
图5. PHB器件信号解耦能力验证。(a) 不同压力加载下湿度敏感层相对电阻变化轨迹。(b) 动态压力测试空间布局示意。(c) 低频载荷（0.65 Hz）下的湿度响应特征。(d) 高频载荷（2.3 Hz）下的湿度响应特征。(e) 动态压力工况下的湿度抗干扰测试。
图6. PHB器件在目标物识别中的实际应用。(a) 区分不同温度与材质包装的饮料瓶罐。(b) 集成于机械指端的PHB器件，用于测试三种模量差异材料（多孔海绵、高密度EPE、硬质硅胶）。(c) 等位移压缩下三种材料的压力信号输出，峰值强度与材料模量呈正相关。(d) 含水量梯度样品（0%、25%、36%）的海绵。(e) 等位移压缩下海绵样品的压力信号输出。(f) 非接触模式下的湿度信号响应曲线，清晰呈现含水量差异。
图7. PHB器件在生命体征监测中的应用展示。(a) 呼气气流检测。(b) 不同频率鼻部呼气信号捕捉。(c) 微弱呼吸信号感知能力。(d) 脉搏波采集。(e) 胸廓呼吸监测。(f) 肌肉形变检测。(g) 集成PHB器件的机器人概念图，面向未来复杂环境救援任务。
审核编辑：黄宇