超轻量化柔性六维力/力矩传感器实现指尖灵巧操控的革命性突破

清华大学团队针对现有六维力/力矩传感器笨重、刚性且制造复杂的问题，开发出仅重0.30克、指尖尺寸的柔性传感器。该传感器通过银掺杂多孔PDMS（聚二甲基硅氧烷）和网状薄膜热敏电阻阵列，实现了Fx/Fy/Fz（±5N/0-15N）和Mx/My/Mz（±60mN·m/±20mN·m）的高精度测量，响应时间90毫秒，为机器人精细操作和残障人士辅助控制提供了突破性解决方案。

　　

在机器人技术和人机交互领域，多维力/力矩感知是实现精细操作的核心挑战。现有六轴传感器普遍存在体积庞大（如工业级传感器常重达数百克）、刚性结构限制穿戴适用性等问题。更关键的是，柔性传感器虽能贴合生物组织，但多数仅能检测1-3个维度力信号，无法满足开瓶盖等需要同时感知压力（F_z）、剪切力（F_x/F_y）和旋转力矩（M_x/M_y/M_z）的复杂场景。这种技术瓶颈严重制约了康复医疗机器人、虚拟现实控制等应用的发展。

针对这一难题，清华大学的研究团队在《Nature Communications》发表了一项突破性研究。他们创新性地将热敏传感原理与弹性材料力学特性结合，开发出全球首个全柔性六维力/力矩传感器。该器件仅重0.30克（相当于三片羽毛），尺寸为12×15×5mm³，可直接贴附于指尖。通过银纳米颗粒掺杂的多孔PDMS中间层，配合上下两层Cr/Pt薄膜热敏电阻阵列，实现了对空间应变场的高灵敏度捕捉。独特的5°斜面设计使传感器能区分六维力/力矩产生的特征应变模式，经CNN（卷积神经网络）解码后，测量精度达到F_x/F_y的RMSE（均方根误差）仅0.15-0.18N，M_z为0.26mN·m。

关键技术方法包括：1）采用牺牲模板法制备银掺杂多孔PDMS（2.5vol%银含量）；2）光刻工艺制作4热膜+4冷膜的网状热敏电阻阵列；3）恒温差（CTD）电路实现环境温度补偿；4）建立418组数据的CNN校准模型（含20-10神经元双层网络）。

研究结果
工作原理验证
通过有限元模拟揭示了六维力/力矩产生的特征应变场：F_x在AA/BB截面产生Y轴对称应变，M_z则因5°斜面形成独特反对称模式。实验证实热膜电压变化与应变场呈线性关系（R²>0.993）。

性能指标
传感器在100,000次-15N循环测试后仍保持稳定，湿度/温度干扰误差<3%。特别值得注意的是对F_z的检测限达0.004N，比人类指尖触觉阈值（约0.02N）更灵敏。

应用演示
在安全药瓶开启实验中，机器人通过实时监测F_z（下压力>6N）和M_z（旋转力矩）成功解锁瓶盖。残障人士用单指操控坦克游戏时，F_y>0对应前进，F_x<0实现左转，F_z>10N触发开火，展示了直观的多模态控制。

结论与展望
该研究通过热敏-力学耦合创新设计，解决了柔性传感器多维感知与微型化的矛盾。相比传统压阻/电容式传感器，其热传导检测机制对微小应变更敏感，且不受弯曲干扰。在医疗机器人领域，这种传感器可帮助残障人士完成拿取水杯（需F_z/M_x/M_y协同）等日常动作；在工业场景中，能提升机器人装配精度至mN·m级。未来通过集成热敏物质识别界面，有望进一步实现滑移检测、纹理识别等扩展功能，推动具身智能发展。

研究获得北京市自然科学基金（L247001）和国家自然科学基金（51735007）支持，相关代码与数据已在GitHub开源。这项技术为突破人机交互的"触觉瓶颈"提供了全新思路，其"热敏感知"范式可能引领下一代柔性电子发展方向。