柔性触觉传感器实现压力-温度-紫外多模态解耦感知：基于三聚氰胺海绵-MXene@CsPbBr3气凝胶的创新研究

来自国内的研究团队针对人形机器人在复杂光照环境（如紫外辐射强烈的汽车烤漆车间、外太空等）下面临的电路与电子元件老化问题，开发了一种基于新型三聚氰胺海绵-MXene@CsPbBr3杂化气凝胶的多模态柔性触觉传感器。该传感器通过MXene实现压阻式压力传感与热电温度检测，CsPbBr3实现紫外激发光致发光视觉感知与热电协同增强，成功解耦了压力、温度和紫外线的多模态响应。结合机器学习算法，对六种汽车零部件硬度与材料的识别准确率分别达98.2%和98.6%，并依托光致发光能力实现了形状识别，为机器人在复杂环境中的可靠防护提供了创新解决方案。

　　

人形机器人及其对力与温度的感知需求，在复杂光照环境（如汽车烤漆车间、外太空等场景的紫外辐射）中面临极高风险，长期暴露会导致电路与电子元件加速老化，亟需及时评估。为此，研究人员利用一种新型三聚氰胺海绵-MXene@CsPbBr₃杂化气凝胶作为传感单元，组装出多模态柔性触觉传感器。其中，三聚氰胺海绵提供可变形支撑骨架，MXene实现压阻式压力传感（piezoresistive pressure sensing）与热电温度检测（thermoelectric temperature detecting），CsPbBr₃则不仅具备光敏行为——尤其是紫外激发光致发光（ultraviolet excited photoluminescence）的视觉能力，还协同增强了热电性能。通过这些不同的传感机制，该传感器实现了对压力、温度和紫外线的多模态响应，且无交叉耦合。进一步借助机器学习算法，该传感器能区分六种汽车零部件的硬度与材料，识别准确率分别高达98.2%和98.6%。此外，基于光致发光的视觉能力，研究团队还组装了传感阵列，成功实现了对不同形状的识别。这项工作为保护机器人在复杂操作环境中的可靠性提供了可行路径。