智能触觉传感器能够在很多领域中可被用于进行物体的操控与抓取，实现类人体皮肤的感知能力。由于现有器件存在着灵敏度低以及信号解耦的问题，很难开发出一种能够识别不同接触模式的触觉传感器。而同时实现触觉以及滑觉感知对于传感器的设计、结构以及性能提出了更大的挑战。
中科院北京纳米能源与系统研究所的潘曹峰和鲍容容团队介绍了一种利用传感器功能层材料的孔隙率和压缩模量，实现了高灵敏度的三明治结构传感器。由于其较低的压缩模量( 23.8 Pa )，该传感器显示出1167 kPa - 1的超高灵敏度和1.34 Pa的低压检测极限。由于这种超高灵敏度，再加上光谱分析，它可以同时对触觉和滑觉进行双模式检测。这种新颖的制备策略和信号分析方法为触觉/滑觉传感器的发展提供了新的方向。
滑觉传感器能够让触觉信号更加丰富，从而分辨出传感器相对于接触对象的相对动作，以及类似表面粗糙度等的材料表面信息。虽然目前有很多方式实现触觉和滑觉信息的采集，但是在人手与物体粗糙表面接触过程中，固定的法向压力和滑移压力所产生的不同压力感觉尚未被研究。人体感知滑觉的过程同样需要类似传感器进行信号处理的过程，并通过大脑的分析，通过对信息的整合和特征信号的提取来实现准确感知。
图2：触觉传感器的制备、原理以及性能表征。
如图a所示，采用PI - ST法制备了互连的多孔导电薄膜作为触摸传感器的敏感层。PI-ST法中使用的三元材料体系由聚合物、溶剂和非溶剂组成，即热塑性聚氨酯(TPU)/Ag纳米线(NW)/NaCl复合材料、N，N-二甲基甲酰胺( DMF )和AgNW水溶液(AgNW aq .)。通过引入AgNWs作为导电填料，可溶性NaCl颗粒作为牺牲模板，在PI-ST过程中构建了导电TPU薄膜的相互连通的多孔结构。基于热力学和动力学分析了导电TPU膜的一步法形成机理。在热力学方面，基于Flory -哈金斯理论绘制了该材料体系的三元相图（图b）。基于此方法制备的传感器在0-3kPa的范围内表现出高达1167 kPa-1的极高灵敏度，以及低至1.34 Pa的微弱压力检测能力。
如图3a-c所示，该传感器可以检测到颈动脉脉搏和呼吸率的微弱波动。图d-f为传感器对微弱振动信号的监测：三种不同的振铃振动。触摸传感器采集到的信号与3个铃声在时域上的特定特征峰相吻合。
a )采集系统的结构和分析方法。滑动过程通过在触摸传感器表面拉动一个有重量的物体来模拟，同时对初始电信号(电流-时间)和机械信号(拉力-时间)进行采集和分析(图4b )。在一个完整的滑移过程中，拉力的变化与电流的变化一致。传感器的电阻由于导电路径的增加而减小。因此，施加在传感器上的张紧力(切向变形)随着静摩擦力的增加而增加，导致电阻减小，电流增加。一旦发生滑移，拉力略有下降，同时伴随着电流的小幅下降。此时，传感器与物体之间的相互作用力由静摩擦转变为动摩擦。c )通过连续小波变换( CWT )和时频图对不同状态的物体产生的电流信号进行局部分析。d )分别对受到法向压力和张紧力的物体进行电流变换的曲线和DWT的结果。
图a-c )不同质量物体的滑移信号分析。不同质量物体相对于装置发生滑移时的电流输出信号、DWT图、CWT图、时频图；图d-f )不同材料物体滑移信号分析。亚克力、棉布和木头的物体相对于装置滑动时粘贴在底部的拉力和电流变化曲线、DWT图和CWT图。图g )通过计算得到亚克力、棉布、布和木头的静摩擦系数和滑动摩擦系数。
在本文中，作者团队介绍了一种新颖的方法来调节压力传感器的敏感层结构和杨氏模量，从而在≈1 kPa的宽检测范围内实现对弹性聚合物材料的高压灵敏度。同时开发了一种基于超高灵敏度压力传感器组件的复杂接触状态传感新技术，可用于同时检测正压力和滑移状态。该传感器可以成功地采集复杂的波动信号，并通过结合数学工具提取信号特征来区分触觉和滑觉力。这代表了一种制备超灵敏触觉传感器的新方法，并为研究不同的接触力传感器提供了基础。
【参考文献】
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202313857
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