浙江
具身智能作为通用人工智能发展的关键方向，强调通过身体与环境的交互实现对复杂任务的自适应处理。其核心理念在于感知、决策与执行的一体化融合，尤其在动态场景中，有助于增强智能体的情境感知与自主决策能力。作为具身智能的关键组成，触觉感知可使智能体获取来自环境的高保真接触信息，并结合行为意图识别，实现人机间更自然的交互。然而，现有传感器难以同时兼顾接近与压力感知，传统压力传感器仅在接触后才能响应；而红外、超声等非接触式系统虽可实现远距探测，却易受环境干扰，且无法感知压力，严重制约其在高阶人机交互中的应用潜力。为同时实现接近和触摸感知，现有方案多采用异构架构，将压力感知与接近感知分开设计，但这种方式会导致信息解耦困难，进而影响系统的稳定性和交互的准确性。
针对上述问题，该研究受电鳗环境感知机制启发，提出了一种仿生电鳗（Bioinspired electric eel，Bio-EE）触觉界面，构建了融合接近预测与接触感知的多维具身交互框架。该界面空间感知距离达7 cm，分辨率高达500 μm，具备120 Hz 高频振动响应能力，可实现最大360 kPa的宽量程压力检测范围。该研究以题为“Dielectrically modified polymer and topologically optimized microstructure enabling in-sensor decoupling for multifunctional human–machine interactions”的论文发表在最新一期《
Advanced Functional Materials》（ IF 18.5 ， SCI 一区 TOP ）上。第一作者为厦门大学电子科学与技术学院博士生林万胜，通讯作者为厦门大学电子科学与技术学院廖新勤
【Bio-EE触觉界面的设计概念】
Bio-EE触觉界面借鉴了自然界电鳗的电感与机械感知机制，构建了双通道仿生感知结构，实现非接触感知与宽域压力响应的融合感知能力。其结构集成双响应（Dual-response，DR）与（composite microstructure，CM）两种传感器，分别模拟电鳗的电/机械感受器，通过分区感知策略实现近距离无接触探测与不同强度压力的高精度识别。DR传感器在非接触区域中可快速响应目标接近，实现预判式系统响应，而CM 传感器则对持续的接触压力刺激表现出良好的区分感知，支持从轻柔触碰到强力按压的宽范围输入。
Bio-EE触觉界面的设计概念
【Bio-EE触觉界面的形貌特征与力电性能】
Bio-EE触觉界面融合了介电修饰的多孔结构和拓扑优化的复合微结构，不仅具备优异的压力感知能力，还突破了传统触觉传感器在距离感知方面的限制。Bio-EE触觉界面实现了70mm的距离检测范围和500 μm的距离分辨率，能在120 Hz动态频率范围内实现快速精准的振动感知。基于Bio-EE触觉界面强大的距离与压力感知能力，交互系统能够精准地识别接近与触摸意图，从而减少了响应延迟，提升了情境感知和环境交互能力。
Bio-EE触觉界面的形貌特征与力电性能
【基于Bio-EE触觉界面的人机交互应用】
Bio-EE触觉界面集成了距离响应与压力响应能力，通过配备独立的高精度信号读取电路，能够精准感知用户的接近与触摸意图。通过MCU融合处理多源信号并输出控制指令，Bio-EE实现了从感知、识别到动作执行的闭环意图驱动控制，广泛适用于康复外骨骼、无人机、六足机器人等场景，有效提升了人机交互的响应速度、控制精度与交互效率，展示出在复杂任务执行中的优越性能与应用潜力。
基于Bio-EE触觉界面的非接触机器人控制
本研究还通过构建虚实闭环的双向触觉交互系统，显著提升了沉浸感与操作体验。在虚拟现实和增强现实中，Bio-EE能够基于接近-触摸意图识别，实现虚拟角色的非接触式与接触式控制，同时集成可编程几何温度反馈阵列，提供多层次的真实痛感反馈，使用户能从虚拟世界获得物理反馈并作出真实反应，打通从“现实驱动虚拟”到“虚拟反向反馈现实”的闭环路径。这一控制与反馈集成设计，显著提升了虚拟世界中触觉引导、操作精度和用户沉浸体验。
基于Bio-EE阵列的虚拟与增强现实交互
本研究还基于Bio-EE触觉接口的高频压力响应能力，实现了复杂环境下的高精度动态感知与智能识别。系统通过捕捉细微纹理差异，实现对多种微结构表面的快速准确识别，同时利用用户独特的摩斯码按压习惯，实现了安全可靠的身份验证。基于卷积神经网络的深度学习模型确保了识别和认证的高准确率与鲁棒性，展现出广阔的应用潜力，包括安全验证和具身交互等领域。
人工智能辅助的纹理识别和身份认证
总结：本研究提出的Bio-EE仿生触觉界面打破了传统传感系统在感知维度实现了临近预测与压力感知的一体化融合。该系统不仅提升了智能体对复杂环境中触觉信息的高保真获取与解读能力，还赋予其前瞻性决策与精准交互的能力，在虚实融合的人机交互、柔性机器人操作、身份识别与多模态感知等领域展现出广阔的应用前景。该工作为推动具身智能向更高层次的自主性、适应性发展提供了重要支撑，也为实现自然、高效的人机共融奠定了坚实基础。
https://doi.org/10.1002/adfm.202505912
来源：高分子科学前沿
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