综述：柔性多模态传感器的结构设计、信号解耦与新兴应用

本综述系统阐述柔性多模态传感器（FMS）在结构设计（均质/异质/阵列）、信号解耦策略（材料/结构/算法驱动）及新兴应用（穿戴式设备/医疗健康/机器人）领域的最新进展，为智能传感技术发展提供重要参考。

　　

Abstract

柔性多模态传感器（Flexible Multimode Sensors, FMS）凭借其柔性特性、多功能性与环境适应性，已成为智能传感领域的核心组件，在可穿戴设备、医疗健康及机器人技术中具有广泛应用前景。本综述系统归纳了近年来在其结构设计、传感机制与信号处理策略方面的突破性进展，重点阐释了在工业自动化、智慧农业与可穿戴系统中的具体应用案例。与既往综述不同，本研究创新性地将多模态传感器划分为三种结构类型——均质结构（homogeneous）、异质结构（heterogeneous）与阵列结构（array-based），并全面对比了它们的设计原理与应用场景。

结构设计策略

在结构设计层面，均质结构传感器通过单一材料实现多种信号的同步感知，适用于物理-化学信号的集成探测；异质结构则借助功能材料的空间堆叠或图案化布局实现多参数响应，例如将压阻层与电容层复合以同步监测压力与触觉；阵列结构则通过高密度单元排布与空间编码策略，实现接触位置、强度与模式的分布式解析，大幅提升了空间分辨率与模态容量。

信号解耦机制

多模态信号耦合是制约传感器性能的关键挑战。本文重点提出三类解耦策略：材料驱动型解耦利用功能材料的正交响应特性，如各向异性导电材料可实现应变与温度的天然分离；结构驱动型解耦通过机械结构设计（如微柱阵列、悬臂梁）隔离不同物理量的传导路径；算法驱动型解耦则依托机器学习（如卷积神经网络CNN、支持向量机SVM）对混合信号进行特征提取与模式识别，显著提升了解耦精度与系统适应性。

新兴应用领域

在医疗健康领域，FMS已被用于多参数生理信号监测，如同步采集心电图（ECG）、肌电（EMG）与皮肤阻抗；在机器人感知系统中，集成触觉、滑觉与温度感知的电子皮肤显著提升了人机交互的安全性与适应性；在智慧农业中，土壤-气象多参数传感器网络实现了湿度、pH值与光照强度的协同监测，为精准农业提供了数据支撑。

挑战与展望

当前FMS仍面临信号串扰、制造工艺复杂性及长期稳定性等挑战。未来发展趋势包括仿生材料设计（如离子皮肤、自愈合水凝胶）、边缘计算赋能下的实时信号处理，以及绿色可降解制造技术。通过多学科交叉创新，FMS有望在下一代人机融合系统中发挥更深远的作用。