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背景介绍

在软体机器人与智能控制系统中，将触觉感知与响应驱动无缝集成于单一柔性体系内，同时避免信号串扰，是长期存在的核心挑战。传统方案多采用外部传感器模块或复杂的机电系统，虽能实现精细操作，却增加了系统体积、重量和动态操作复杂度。受人类手掌感知与手指抓握功能分工的启发，研究人员致力于利用多功能响应材料构建单片式感知-驱动一体化系统，但同一材料的多重角色往往导致严重的信号干扰，制约了实际应用。

研究思路

针对上述挑战，南京邮电大学黄维院士、解令海教授、凌海峰教授、汪莎莎教授联合团队提出了一种仿生结构分区策略，将电阻式触觉传感与光热驱动分别集成于单片软体系统的“掌心”和“手指”区域，通过物理分隔实现信号无串扰。该器件采用可图案化丝网印刷工艺，以可降解纤维素纸和多功能导电碳墨为原料，一步制备出双层薄膜结构。中心触觉传感器具备0–2500 kPa宽压力范围、5 ms响应时间和超4万次循环稳定性；双层驱动器对光、热、湿多重响应，条状驱动器可弯曲360°并举起自身重量209倍的物体。借助一维卷积神经网络（1D CNN），该系统能实时识别物体纹理与硬度，并通过光照射触发闭环反馈抓取。相关内容以 A Flexible Integration of Photo‑Thermal Driven Monolithic Soft Intelligent Gripper Directed by Tactile Perception as Cross‑talk‑free Control Feedback 发表在 Advanced Functional Materials！

图片解析

图1. 整体设计示意图： (a) 人手感知-处理-抓握的工作流程（左）与软体夹持器“掌部传感+指部驱动”的仿生对应（右）；(b) 实物演示特定物体感知与抓取过程；(c) 器件光学照片及(d) 结构图，中央为叉指电极触觉传感器，四周为四指光热驱动器，单片集成无组装。

图2. 驱动器驱动性能： (a) 不同波长光下弯曲角度对比，425 nm光6 s内弯曲180°；(b) 光开关循环弯曲曲线；(c) 光驱动下的实物及红外热像图；(d) 不同温度（60/80/100 °C）下热致弯曲；(e) 有限元模拟20–100 °C变形过程；(f) 光热变形伴随电阻响应示意图；(g) 425 nm光循环稳定性良好；(h) 可举起自身209倍重物；(i-j) 与已有报道对比，负载能力和综合性能优异；(k) 仿生机器人行走和负重演示。

图3. 触觉传感器性能： (a) 压阻传感机制；(b) 不同压力下动态电流响应，响应/恢复时间约5 ms/30 ms；(c) 灵敏度曲线，低压段达89.59 kPa⁻¹，全量程覆盖0.54 Pa–2500 kPa；(d) 40 000次循环稳定性测试；(e) I-V曲线线性良好；(f) 批次一致性；(g) 10天存储稳定性；(h-i-j) 与文献对比，在检测范围、灵敏度、响应时间等方面综合优势显著。

图4. 机器学习辅助样本识别： (a) 基于1D CNN的掌部传感识别系统；(b) 8种不同纹理样品（S1–S8）；(c) 1D CNN分类工作流程；(d) 传感器滑过不同表面产生的差异化电流信号；(e) t-SNE特征分布图显示明显聚类；(f) 混淆矩阵平均识别准确率99.3%；(g) 训练准确率与损失收敛曲线。

图5. 实时识别与光热驱动闭环抓取： (a) 系统工作原理示意；(b) 实时识别→光驱动→抓取→移送的工作流程；(c) 实验装置及GUI界面；(d) 闭环抓取过程照片，传感器识别目标后触发红外光使手指弯曲抓取并移送至指定位置，实现感知-决策-执行一体化。

结论

本研究成功开发了一种单片式无串扰软体夹持器，通过仿生结构分区将电阻传感与光热驱动物理隔离，采用可丝网印刷的碳墨/纤维素纸体系实现简易制备。该器件兼具高性能触觉感知（宽量程、快响应、高耐久）与多响应驱动（光/热/湿致大变形、大负载），并借助1D CNN实现实时物体识别与闭环反馈抓取。该工作为可持续软体机器人和人机交互提供了通用的感知-驱动一体化设计范式。

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