电子皮肤最新突破！温压无串扰高精度感知与智能闭环反馈

一、研究背景

人体手部通过“分工协作”的神经受体机制，可独立感知温度、压力等外界刺激并精准响应，而当前多功能仿生传感器面临诸多瓶颈。现有温压传感技术多依赖单一器件或平面集成结构，存在严重的信号串扰、集成度低、信号采集困难等问题；虽有部分异质机制传感方案尝试解耦，但存在器件可靠性不足、缺乏通用建模方法、难以工业化应用等缺陷。这些问题极大限制了仿生传感器在智能机器人等领域的实际应用，亟需开发高集成、无串扰、具备通用解耦模型的温压双模态传感系统。

二、研究亮点

1. 借鉴人体神经分工原理，开发 bimodal decoupling biomimetic（BDB）电子皮肤，通过垂直堆叠结构实现温压传感单元物理分离，从结构上奠定无串扰基础。

2. 超高传感性能：压力传感在0-20 kPa范围内线性灵敏度达30.99 kPa?1，最小检测限<1 Pa，响应/恢复时间分别为60 ms/70 ms；温度传感在室温至80 °C范围内灵敏度达0.29 K?1，响应/恢复时间为5 s/4 s，稳定性优异。

3. 建立基于器件整体特性的温压双模态信号无干扰解耦计算模型，有效消除温度对压力传感的影响，实现纯温压信号精准输出。

4. 集成16个BDB电子皮肤形成仿生电子手掌系统（BEPS），采用原位光聚合与3D打印技术制备，兼容规模化生产，集成度远超平面结构器件。

5. 结合决策树与卷积神经网络（CNN）算法，实现水温/水位检测、物体软硬与形状识别，构建类人手部收缩反射的闭环反馈系统，具备高温自保护功能。

三、研究内容

1. 器件结构设计与制备

Figure 1. Schematic of the novel biomimetic electronic palm system with integrated pressure-temperature BDB e-skin. 

- 整体系统：BEPS由16个BDB电子皮肤阵列组成，均匀分布于机械手掌及手指，搭配多通道信号采集系统与算法识别模块。

- BDB电子皮肤结构：采用垂直堆叠设计，自上而下为温度传感单元与压力传感单元。温度传感单元由FPCB插值电极（Au/Cu）和光固化温度传感层（PUA/HEA基质+海胆状PANI@PS微纳米颗粒）构成；压力传感单元由PVDF-HFP离子凝胶（3D打印制备的均匀层级微锥结构）与平面电极组成。

- 制备工艺：通过原位光聚合技术实现温度传感层与电极的紧密结合，压力传感层采用DLP 3D打印模板法制备，整体工艺兼容规模化生产。

2. 核心性能与解耦验证

Figure 2. Characterization of temperature and pressure sensing performance of BDB e-skin. 

- 基础性能测试：优化材料配比（压力传感离子液体浓度20 wt%，温度传感PANI@PS掺杂浓度5 wt%），验证器件在不同温压条件下的线性响应、快速响应与长期稳定性（12000次压力循环、20次温度循环性能稳定）。

- 解耦效果验证：温度传感单元在0-50 kPa压力范围内无显著响应，压力传感单元经解耦算法校正后，不同温度下的输出信号高度重合，实现温压信号完全解耦。

Figure 3. Sensing mechanism of BDB e-skin.

- 机理分析：通过COMSOL有限元模拟，揭示温度传感依赖PANI@PS本体电阻随温度的变化，压力传感依赖离子凝胶与电极接触面积的电容变化，验证结构设计与解耦算法的合理性。

3. 智能应用与闭环反馈系统

Figure 4. Demonstration of an intelligent cognition system. 

- 环境感知应用：基于决策树算法，BEPS实现水杯水温（20-40 °C）与水位（25%-100%）的实时识别，准确率达92.6%；基于CNN算法，通过压力信号分析实现4种不同硬度物体的识别，准确率97.37%。

Figure 5. Demonstration of an advanced intelligence closed-loop feedback system.

- 闭环反馈系统：构建“信号采集-解耦处理-算法识别-执行反馈”闭环，机械手抓取高温物体时，系统检测到温度超标后立即发出释放指令，模拟人体手部热反射 withdrawal 动作；抓取纸质等软质容器时，根据压力信号阈值调整抓取力度，避免容器损坏。

四、总结与展望

本研究基于人体神经“分工协作”原理，成功开发了温压双模态解耦的仿生电子手掌系统。通过垂直堆叠结构设计、专用材料体系制备与通用解耦算法，彻底解决了传统传感系统的信号串扰问题，同时具备高灵敏度、高集成度与易规模化制备的优势。BEPS结合人工智能算法实现了多场景环境感知，闭环反馈系统赋予机械手类人化的智能响应与安全保护能力，突破了现有机械手仅作为执行器的局限，为智能机器人的精准交互提供了全新解决方案。

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