当前对e-skin的研究主要聚焦于提升传感性能和优化机械性能，以期实现更敏锐的感知能力和更接近生物组织的柔性结构。然而，传统e-skin存在几个限制，如触觉传感器仅在物理接触时响应、接触前预测能力有限，以及依赖外部电源导致的寿命、移动性和系统复杂性问题。此外，随着可穿戴设备和柔性电子产品的发展，迫切需要具备优异机械性能和多模态传感功能的e-skin。
哈尔滨工业大学Yanju Liu、Liwu Liu课题组提出了一种创新的基于机械超材料（MM）的自供电电子皮肤（e-skin），它集成了多模态融合感知能力和形状记忆可重构性。该e-skin通过引入MM骨架和钙钛矿基弹性传感器，不仅实现了仿生非线性力学行为和高度保形变形能力，还能精确采集生理运动、听觉、触觉及接触前距离信号。其自供电和无线信息交互功能进一步提升了便携性和长期可用性，使其在实时人体运动监测、声音信号识别、目标定位和体感游戏等领域展现出广阔应用前景。此外，通过调整MM的拓扑结构和几何参数，该e-skin的机械性能可灵活适应不同需求，为软机器人、可穿戴设备及跨模态感知系统提供了强有力的技术支撑。
3.非线性和可重构机械行为
MM因其独特的人工结构与拓扑布局，展现出远超其构成材料的单轴拉伸应变能力。直韧带MM的延展性源自节点旋转，而马蹄形MM则通过韧带弯曲显著提升可拉伸性。文章通过单轴拉伸实验与有限元分析（FEA），深入探讨了几何参数（R/L、θ、η）对MM力学行为的影响。结果显示，MM能呈现广泛的负泊松比（-0.05至-1.08）及高达71%的应变范围，性能可通过调整关键参数灵活定制。
对于hexa-MM，横向应变λtr随θ增加而增，随R/D减而减；v最小值亦随θ增而减，随R/D增而增。tetra-MM则呈现类似趋势，但具体参数影响略有差异。重要的是，马蹄韧带设计使MM的可拉伸性、生长性能及柔韧性显著提升，伸长率较直韧带结构增加约17-22%。
FEA模拟进一步证实，马蹄韧带有效增强了e-skin在拉伸载荷下的吸徙效应，拓宽了泊松比范围。其卓越的生长性能尤其在大应变下显著，变形以韧带弯曲为主，呈现独特的力学响应曲线。此外，该MM设计不仅能模拟生物组织的非线性力学行为，还具备电驱动形状记忆功能，实现生物组织力学特性的灵活转换，如模拟晶状体囊到皮肤的力学变化。
图3：MM 骨架的力学性能和逆向设计策略
4. e-Skin 的输出特性
文章详细探讨了MM e-skin的多模态传感能力，包括接触前电输出、压电性能及面内应变响应。通过不同颗粒含量的压电薄膜制备驻极体，实现了对近端目标的灵敏感知，验证了灵敏度和输出电压随表面电荷密度增加而增强的特性。实验结果显示，该e-skin能有效识别目标在5-60mm范围内的距离变化，展现了其在近端传感领域的潜力。
在压电性能方面，e-skin展现了优异的输出特性，输出电压随压力增加呈线性增长，且短路电流响应迅速。对于面内应变，MM骨架的引入显著提升了e-skin的应变敏感性和测量范围，马蹄韧带设计更是将GF值提升至直韧带的20倍，显示出极高的灵敏度。此外，e-skin在多次循环加载下表现出卓越的耐久性和快速响应能力，验证了其在动态环境下的可靠性。
图4：用于多模态传感的 e-skin 特性
5.e-Skin 的多模态传感
文章最后展示了自供电e-skin在多模态传感领域的广泛应用潜力。该e-skin通过环境能量采集实现自给自足，结合微控制器实现无线监控与数据传输，极大提升了设备的长期可用性、便捷性和便携性。实验演示了其在声音识别、人体运动监测、近场目标定位及体感游戏等多样化场景中的应用效能。通过实时监测手指、手腕、肘部及膝盖的关节运动，验证了e-skin对细微动作的精确捕捉能力。同时，其音节检测功能成功识别了不同音节的发音，展现了高灵敏度振动传感特性。此外，利用接触前传感技术，开发了实时近场距离传感系统，实现对带电目标的精确测距，并成功应用于非接触式游戏控制，如“愤怒的小鸟”，展现了e-skin在人机交互领域的创新应用。
图5
本研究创新性地提出了一种基于机械超材料（MM）的自供电电子皮肤（e-skin），集成了多模态感知功能，能实时捕获听觉、触觉及视觉信号。该e-skin通过嵌入MM骨架，显著改善了与人体组织的机械匹配，同时提升了应变传感器的灵敏度和线性度，GF值高达2432.85，线性度优于0.98，应变测量范围扩至50%，响应时间缩短至20毫秒。此外，其自供电机制将环境机械能有效转化为电能，支持无源无线传感，确保了设备在长期运行（超10,000次循环）中的稳定性能。受生物感应机制启发，该e-skin进一步集成了触觉与视觉感知能力，通过距离与电荷感应实现接触前视觉识别。实验证明，该e-skin在人体运动监测、声音识别及体感游戏等领域展现出广泛应用潜力，不仅模拟了生物皮肤的可重构机械特性，还实现了多模态信号的自主采集与分析，为跨模态感知机器人系统的发展奠定了基础。
【参考文献】
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adfm.202406789
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