仿生脉冲触觉传感系统：跨扫描速度的鲁棒纹理识别新范式

为解决触觉感知中扫描速度变化导致的纹理识别难题，研究人员开发了一种仿生脉冲触觉传感系统(Bio-Inspired Spiking Tactile Sensing System)，通过整合机械感受器(mechanoreceptor)响应与巧合检测神经元(coincidence detector neurons)，实现了无需外部速度传感器的纹理与速度联合编码。该系统在主动/被动触摸场景下均展现93%的分类准确率，且对高斯噪声具有强鲁棒性，为假肢、机器人及自主系统提供了生物启发的触觉解决方案。

　　

触觉感知(Tactile sensing)在纹理识别中扮演关键角色，但扫描速度变化会显著改变纹理诱发振动频率，成为精准识别的核心挑战。这项研究受生物神经系统启发，构建了创新的脉冲式触觉传感架构：通过模拟皮肤机械感受器(Mechanoreceptor)的尖峰时序编码特性，结合巧合检测神经元(Coincidence Detector Neurons)的脉冲整合机制，成功实现了无需外部速度传感器的双参数(纹理+速度)同步解码。

研究团队采用神经形态编码策略，在被动触摸场景下验证了系统的跨速度鲁棒性。通过向神经编码过程注入高斯噪声(Gaussian noise)的应激测试表明，模型在不同噪声水平下仅出现轻微性能衰减，最终达成93%的联合分类准确率。相较于传统方法，该系统的生物合理性体现在三个方面：1) 利用脉冲时序而非幅度传递信息；2) 模拟生物触觉通路的多层级处理；3) 适应非结构化环境的动态感知需求。

这项突破为假肢设备(prosthetic devices)的触觉反馈、机器人灵巧操作(dexterous manipulation)及自主系统环境交互提供了新范式，其脉冲编码特性与神经形态硬件(neuromorphic hardware)具有天然兼容优势，为下一代仿生触觉接口开辟了道路。