智能织物最新突破！“一布多态”，助力交互式虚拟现实

该研究发表于2026年《National Science Review》，由东华大学王刚研究员联合孙恒达、张光林以及同济大学王琦教授等人合作完成，提出了一种基于织物的拓扑触觉代理（FTHP），突破了传统虚拟现实触觉代理的诸多限制，为高保真、可扩展的VR触觉交互提供了全新解决方案。

一、研究背景

触觉反馈是提升虚拟现实（VR）用户沉浸感、交互保真度和空间认知的关键，能让用户实现对虚拟物体的触觉感知与操控。当前触觉界面虽有发展，但高保真触觉感知的实现仍面临挑战，尤其是通过触摸精准辨别物体形状、结构等属性的难题尚未解决。

传统被动触觉代理采用“物理与虚拟物体一对一映射”的原则，每个虚拟物体都需要定制化的3D物理复制品，这带来了成本高昂、可重用性低、模型生产与存储的规模化受限等问题，使其仅能应用于小众场景，难以普及。

学界虽探索了可重构道具、纺织基传感器等替代方案，但刚性结构会限制变形路径，过度柔性结构则会导致信号模糊；纺织基传感器虽具备软集成、适应性强等优势，却存在形状保持性差、电信号噪声大且模糊的问题，难以成为高性能被动触觉代理，亟需一种兼顾结构稳定性与可重构性的设计方案。

二、研究亮点

1. 将折纸启发的拓扑约束与摩擦电传感器纱线协同集成，打造出可编程、通用的织物拓扑触觉代理（FTHP），打破了传统触觉代理一对一的映射限制，单个可重用的FTHP能动态重构为多种功能形态（如平面触摸板、3D几何控制器）。

2. 设计了双层S/Z捻结构的聚偏氟乙烯（PVDF）鞘-镀银尼龙芯摩擦电纱线，相比单层纱线电压输出提升95.6%，同时具备超快速响应（100ms）、优异的操作耐久性（27000次变形循环稳定输出）和防水耐磨性。

3. 通过异质刚性（PTFE、尼龙）和柔性段的拓扑设计，将织物的海量变形路径约束为可预测路径，既保证结构稳定性，又能将复杂物理交互编码为清晰、可分类的电信号，解决了纺织材料信号模糊的问题。

三、研究内容

（一）FTHP的整体设计

图1：FTHP设计总览（a）FTHP结构示意图，展示7个信号通道、4×4拓扑单元布局，以及S/Z捻结构的摩擦电纱线与PCB的连接方式；（b）交互动作分类逻辑，通过定制算法将用户交互分为转化、平面、折叠三种状态的具体动作，再由CNN完成识别；（c）FTHP形成多种几何形态，并在桌面、可穿戴、实景行走等日常场景中实现VR交互的实物图；（d）FTHP系统的层级关系，从纤维、单元、织物到交互、场景，通过平面、转化、折叠三种输入方式，实现多场景VR交互。

FTHP由三大核心组件构成：7个摩擦电信号记录通道、16个含异质刚性段的拓扑单元、用于信号处理与传输的印刷电路板（PCB）。其拓扑单元以棉织物为柔性“铰链”，连接聚四氟乙烯（PTFE）或尼龙刚性段，摩擦电纱线通过嵌套迭代空间填充图案绣在拓扑单元上，实现变形时的全信号覆盖，可灵活附着于不同尺寸物体，完成现实到VR的交互转化。

（二）拓扑单元的构建与性能优化

图2：拓扑单元的特性（a）不同多边形平铺布局的折痕数量与角度，展示折纸原理在拓扑单元设计中的应用；（b）摩擦电纱线信号强度与接触长度的关系，10-90cm接触长度内电压呈线性增长（2~18V）；（c）不同基材对拓扑单元摩擦电信号强度的影响，PTFE与尼龙组合的信号差异最显著；（d）拓扑单元与摩擦电纱线的设计示意图，展示刚性段、柔性铰链与纱线的结合方式；（e）不同刚性基材拓扑单元的信号差异，轻拍和180°折叠时，PTFE/尼龙交替单元的信号辨识度最高。

将拓扑单元设计为立方晶格结构，每个方形单元分为四个刚性等腰直角三角形，遵循盒褶平铺原理，n×n的2D网格可组装出O(n)个3D拓扑单元，实现平面尺寸到3D结构复杂度的可控缩放。

采用S/Z双捻共轭策略制备纱线，反向捻向形成自紧结构，消除内部间隙并保证同心直径，提升机械稳定性；双层结构使有效分离距离增大，结合摩擦电纳米发电机（TENG）的电压输出原理，实现电信号的显著增强。

PTFE与尼龙的组合能产生显著的信号差异，为16个拓扑单元设计不同的PTFE/尼龙配置，使相同刺激下各单元输出独特电信号，进一步提升信号辨识度。

（三）FTHP的集成与信号特性

图3：FTHP的集成与信号对比（a）拓扑单元扩展为矩形FTHP的示意图，展示摩擦电传感纱线（TESY）的连接方式；（b）FTHP的三种工作状态与对应输入方式，清晰界定平面、折叠、转化态的交互形式；（c）有无拓扑单元的信号对比，FTHP在三种输入下的信号更稳定、清晰，无拓扑单元的FHP存在大量噪声和无关信号。

16个拓扑单元集成为FTHP基底，单元间摩擦电纱线在出入口合并为共享传感通道，m×n尺寸的矩形FTHP最多仅需m+n根摩擦电纱线，且采用非对称连接布局，避免对称导致的信号均一化，解决对称位置交互的识别难题。

将FTHP的交互分为平面态（未折叠的触摸交互）、折叠态（3D形态的接触交互）、转化态（平面与折叠态的过渡变形交互），并验证了拓扑单元能有效抑制基线波动、提升跨通道信噪比，相比无拓扑单元的织物触觉代理（FHP），信号稳定性和清晰度显著提升。

（四）机器学习辅助的交互识别

图4：4×4 FTHP原型系统与CNN训练过程（a）原型系统控制流程图，展示从传感器信号采集、电路处理，到CNN识别、VR场景指令输出的完整流程；（b）转化态输入对应的CNN结构，采用Conv1d、ReLU、池化和全连接层的组合，实现时序信号的特征提取与分类；（c）两步训练法与全噪声一步训练法的训练速度对比，两步训练法的验证准确率提升更快、最终准确率更高；（d）折叠态输入目标动作的混淆矩阵，显示各3D形态动作的识别准确率均超97%，模型分类效果优异。

通过ADC模数转换采集FTHP的电信号，经蓝牙传输至CNN模型，模型推理结果接入Unity开发的VR环境，实现交互动作到虚拟指令的映射；定制的微型PCB（20×30×4mm3）完成信号处理与传输，功耗低、体积小。

针对不同交互状态的时长差异，设置不同的时间窗口（折叠态150帧、平面/转化态40帧）；采用两步训练策略，先去噪并预训练获取参数，再用完整数据集训练，相比直接训练准确率显著提升。

CNN模型在平面态、转化态、折叠态的识别准确率分别为88.4%、95.4%、93.4%，整体达92.4%，远优于支持向量机（SVM）、随机森林等传统算法，平面态准确率略低源于轻触、滑动的信号振幅相近。

 （五）VR任务中的实际验证

图5：原型系统在实际用户场景中的识别性能（a-c）分别为平面、转化、折叠态的用户任务示意图，明确各状态下的核心操作目标；（d）10名用户在三个任务中的识别准确率，所有用户的准确率均保持在84%以上，验证了系统的跨用户鲁棒性。

设计了基于空间探索的VR应用，设置三个分别对应FTHP三种交互状态的任务，让10名用户经少量练习后完成操作：通过单指四方向移动操控航天器视角，平均准确率超90%；将FTHP重构为三角棱柱、立方体等形态激活虚拟工具，平均准确率超92%；在3D形态下通过滑动、轻触完成航天器跳跃、行星模型旋转，平均准确率超92%。

多用户的高操作准确率验证了FTHP系统的鲁棒性和实际应用能力。

四、总结与展望

本研究成功开发了“织物拓扑触觉代理（FTHP）”，通过折纸启发的拓扑结构设计与高性能摩擦电纱线的协同集成，将普通织物转化为可编程、高保真的VR触觉交互界面。该设计通过拓扑约束解决了纺织材料结构不稳定、信号模糊的问题，实现了复杂物理交互向清晰电信号的编码；结合定制化CNN模型，突破了传统触觉代理一对一的映射限制，单个FTHP可实现多形态、多动作的高准确率识别（92.4%），且在多用户VR实际任务中表现出良好的鲁棒性。

FTHP兼具低成本、高可重用性、可扩展的优势，将触觉代理从静态的物理仿制品升级为动态的、信息丰富的交互界面，为解决VR触觉反馈的现实性鸿沟提供了切实可行的方案。

文献链接：https://doi.org/10.1093/nsr/nwag041