多光子仿生皮肤实现了重建感知的高精度触觉可视化

讨论多光子仿生皮肤如何实现重建感知的高精度触觉可视化。

　　

 

《光电进展》讨论了多光子仿生皮肤如何实现重建感知的高精度触觉可视化。

人体手掌皮肤含有2万多个触觉囊泡，根据触觉囊泡在皮肤中的深度、激活阈值、触发方式等触觉信号拾取方式的差异，以及它们之间的交叉协同机制，使皮肤能够获得不同类型的触觉信号。然后通过脑神经中枢对触觉信号的“计算”处理，可以实现对物体特征更全面、更具体的感知能力，甚至可以实现触觉视觉重构感知，即基于触觉物体的结构、形状、纹理等特征的可视化感知。受人类这种触觉感知机制的启发，模拟人体皮肤功能的触觉传感器受到了广泛的关注。到目前为止，基于电阻、压电和摩擦电原理的电传感器已经能够模拟触觉神经，通过监测传感器在接触过程中输出电信号的变化来收集和处理物理信息。然而，电触觉传感器也存在漏电、易被腐蚀、不耐电磁干扰、灵敏度低、响应速度慢等问题。相比之下，利用光学手段作为信息载体实现触觉感知成为一种可选的、理想的技术路径，这在多物理参数光纤传感器中得到了证明。

 

针对上述问题，国防科技大学微纳光电子与智能感知组副研究员于洋团队提出了一种用于人机交互中物体形状识别的光学微光纤阵列皮肤（OMAS）。该OMAS利用纵向和横向的四向微纳米结构，成功模拟了人体指尖或皮下的多功能触觉受体，实现了多触觉受体在多种触觉形态下的协同效应（如图1(a)所示）。为进一步实现类人多模态触摸视觉重建感知能力，团队将OMAS与自主研发的智能信号处理模块相结合，利用全连接神经网络- fcnn等机器学习算法模拟人脑对生物电信号的处理，实现了物体形状、硬度、表面纹理等特征的多功能感知和空间重建机制。等(如图1（b)、(c)所示）。

 

通过实验，该团队证明了OMAS可以作为机器人的仿生柔性触觉皮肤，即作为多功能触觉感受器。如图2所示，通过分析静压数据，OMAS可以很好地感知接触物体的柔软度、硬度和形状（对六种常见物体的压力感测准确率为100%）。如图3所示，通过分析动压触觉信号的特性，OMAS可以准确识别接触物体的材质和表面纹理（对十种织物的识别准确率高达98.5%，对国际通用盲文0-9十位数字的识别成功率高达99%）。作为概念验证，团队将OMAS集成到机器人手中，成功识别了几个不同物体之间的麻将，实现了麻将牌识别和重建感知。这有效地验证了该多光子仿生皮肤的矢量触觉感知优势，对于支持物体表面三维复杂纹理的检测，甚至实现基于触觉的可视化和重建感知具有重要意义。

 

本文作者研制的基于多光子仿生皮肤的触觉感受器具有模拟人体皮肤对静、动压力的感知能力，能够准确表征物体的形状、硬度和复杂纹理，可应用于智能可穿戴设备、机器人触觉传感和虚拟现实等领域。该技术为人机智能交互提供了新的解决方案，促进了触觉传感器在可穿戴设备和机器人智能感知领域的应用。该团队将通过对多光子触觉皮肤传感技术的进一步开发，重点提高其在水下和空间等复杂环境中的应用能力，以期在混合现实交互控制、海洋科学研究和深空探测等领域得到广泛应用。