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随着机器人应用场景地不断升级，单一的触觉感知电子皮肤很难满足目前的探索需求。集成了压力和应变传感器的多模态传感器能够达到人类触觉感知水平的灵活性，结合深度学习算法，实现对物体和周围环境的快速响应和精确感知。

仿生皮肤的开发对提升机器人环境感知与交互能力具有关键作用，其核心在于采用可拉伸多模态触觉传感器。然而现有触觉传感器在集成密度和空间分辨率方面存在显著局限性，难以满足复杂应用场景需求。为攻克这些技术难题，本研究提出了一种基于压力传感器与应变传感器协同集成的多模态触觉传感方案。通过创新性地将应变传感器嵌入压力传感器阵列的间隙中，两种传感器被置于同一平面内，实现了压力与应变的同步高精度测量。结合压力-应变双模传感数据，该系统还能精准评估物体硬度。采用此方法制备的仿生皮肤在1-70 kPa范围内展现出平均0.008891 kPa^-1的压力灵敏度，在应变高达70%时仍保持约15.2的高灵敏度，可准确预测杨氏模量范围0.0725 MPa至1.27821 MPa内的物体硬度。此外，由100个压力单元和18个应变单元组成的高密度传感器阵列也已成功研发。当与机器学习算法结合时，该阵列在检测各种水果类型和评估其成熟度方面达到了100%的准确性，从而为触觉传感系统在智能机器人领域的进步开辟了新的可能性。

本文提出了一种可拉伸多模态触觉传感制造方法，能够实现对接触物体压力、应变及硬度的高空间分辨率测量。该方法采用激光蚀刻与转移技术，制备出高灵敏度的可拉伸压力传感器阵列。通过激光蚀刻和化学镀技术，实现了应变传感器的大规模低成本生产。这些制造方法结合转移工艺与多层堆迭工艺，实现了高密度多模态传感器阵列的高效集成。该方法显着提升了传感器阵列性能，为仿生电子皮肤在高空间分辨率下的高性能触觉感知、静态映射与重建开辟了新途径。此外，当与先进的深度学习算法结合时，传感器阵列在测定各类水果硬度方面展现出卓越精度，平均准确率达到100%。该阵列在识别不同成熟阶段水果硬度方面也表现完美，进一步彰显了其在仿生领域的应用潜力。

林媛，电子科技大学教授、博士生导师。自2008年回国以来长期从事可延展柔性电子器件基础理论和关键技术的研究。围绕柔性无机电子薄膜材料制备与调控、可延展柔性电子器件构筑、可延展柔性电子器件的生物医学应用等关键科学技术问题，先后主持国家973计划项目课题、国家杰出青年科学基金、国家自然科学基金区域创新发展联合基金和国家重大科学仪器研制项目等多项国家级重点项目。相关基础研究成果在Nature Electronics、Nature Communications、Science Advances、PNAS、Advanced Materials等期刊发表厂颁滨论文300余篇，入选2024年度斯坦福大学全球前2％顶尖科学家名单，授权国家发明专利50余项，出版学术专着两部，并以第一完成人获四川省科技进步二等奖。