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  多模態觸覺感知通過模擬人類皮膚的多元感知功能，使智能系統能夠準確解析復雜環境信息，在仿生假肢、可穿戴健康監測和人機交互等領域發揮著關鍵作用。雖然當前多模態觸覺系統在檢測模態多樣化（溫度、形變、壓力、接近度等）和功能特性增強（自修復、自供能等）等方面取得重要進展，但現有系統仍面臨解耦范圍不足的問題，這主要受限于兩大關鍵因素：1）傳感器件的感知性能不足；2）傳感器件的解耦策略局限。

  針對上述問題，浙江大學機械工程學院楊賡課題組提出了一種機器學習增強的模塊化離子皮膚，通過傳感材料和解耦策略的協同優化實現了寬譜多模態解耦。國際知名學術期刊《Advanced Materials》以“Machine Learning-Enhanced Modular Ionic Skin for Broad-Spectrum Multimodal Discriminability in Bidirectional Human–Robot Interaction”為題報道了該項成果。楊倩倩博士為論文第一作者，楊賡研究員和徐凱臣研究員為論文通訊作者，均來自楊華勇院士團隊。本研究工作得到中國電子學會-騰訊RoboticsX犀牛鳥專項研究計劃、東方電氣集團-浙江大學聯合創新研究院的資助，國家自然科學基金(No. 52375031, 52475610)、浙江省自然科學基金(LDQ24E050001)、浙江省科技廳“尖兵”“領雁”研發攻關計劃（No. 2023C01045, 2023C03007）、浙江省科技廳“尖兵領雁+X”研發攻關計劃（No. 2024C04057(CSJ)）的支持。

1.研究背景及意義

  多模態觸覺感知通過模擬人類皮膚的多元感知功能，為智能系統解析復雜環境信號提供了關鍵技術支持。雖然當前多模態觸覺系統在模態數量與功能集成方面取得顯著進展，但其解耦感知范圍受限仍是亟待突破的瓶頸問題。現有拓寬解耦范圍的研究主要沿兩個獨立方向展開：感知性能提升與解耦策略開發。在感知性能增強方面，主流方法包括：（1）新型功能材料開發；（2）表面微結構工程。盡管這些方法可顯著改善器件性能，但復雜的制備工藝及較差的機械/界面穩定性制約了其實際應用。相比之下，通過材料組分調控實現多模態性能優化的策略雖具有工藝簡便、參數可調等優勢，卻鮮見系統研究。解耦策略研究主要聚焦三類方法：（1）選擇性傳感材料設計；（2）抗干擾器件架構；（3）數學建模解耦。然而，這些方法通常僅適用于特定信號關系或有限傳感范圍，難以實現廣譜解耦。與基于先驗條件的傳統解耦方法相比，數據驅動策略更能適應模態間的復雜非線性耦合，展現出顯著優勢。值得注意的是，拓寬解耦范圍本質上需要感知性能與解耦策略的系統級協同優化，但現有研究尚未建立有效的協同優化機制。

  針對這一研究空白，本研究開發了基于機器學習增強的多模態模塊化離子皮膚系統。通過傳感材料與解耦算法的協同優化，系統實現了寬譜多模態信號的高效解耦。如圖1a所示，該系統具有優異的可配置性，可模塊化集成于手勢識別可穿戴手部套件和機器人觸覺感知夾爪套件。系統架構（圖1b）包含三類優化設計的離子導體模塊：溫度感知模塊（TSC）、應變感知模塊（SSC）和壓力感知模塊（PSC），展現出卓越的三模態感知性能。為解決傳統離子皮膚的熱耦合難題，他們采用長短期記憶（LSTM）網絡算法，通過定制化多模態耦合數據集訓練，創新性地構建了高效的數據驅動解耦模型（圖1c）。這種模塊化離子皮膚與數據驅動解耦模型的有機結合，形成了一套完整的器件-算法協同優化方案（圖1d）。為量化評估系統性能，本研究首次提出"解耦感知長度"評價指標（圖1e）。實驗結果表明，該指標較15種現有多模態系統提升顯著，充分驗證了協同優化策略在拓展多模態解耦范圍方面的獨特優勢。

圖1. 機器學習增強的模塊化離子皮膚實現人機交互的寬譜多模態解耦

2. 討論

2.1. 一維、二維和三維離子導體的制備與優化

  圖2展示了一維離子導體（1D-IC）、二維離子導體（2D-IC）和三維離子導體（3D-IC）的制備與表征結果。圖2a展示了通過磁力攪拌制備均質離子凝膠溶液，并采用三種不同工藝獲得相應導體：熱固化制備的1D-IC呈現硬段聚集相結構；熱固化結合雙向拉伸制備的2D-IC顯示硬段斷裂特征；濕化工藝制備的3D-IC則實現硬段消除結構。圖2b展示了三類導體的實物形貌對比。微觀結構表征顯示，3D-IC的SEM圖像（圖2c）證實溶劑含量對其形貌的調控作用。力學性能測試表明，2D-IC展現出優異的拉伸性能（圖2d），而3D-IC則表現出良好的壓縮特性（圖2e）。拉曼光譜分析（圖2f）在2800-3800 cm?1范圍內觀察到C-H和N-H伸縮振動峰強度從一維離子導體到三維離子導體逐漸降低。功能測試結果顯示，不同原料配比的1D-IC在10-160℃范圍內表現出溫度響應特性（圖2g），其分段線性溫度系數在10-20℃范圍呈現最低值（圖2h）；2D-IC通過雙向拉伸處理提升了應變系數（圖2i），且應變感知性能可通過配比優化（圖2j）；3D-IC的壓容響應能力與溶劑含量密切相關（圖2k），同時展現出良好的機械耐久性（圖2l）。

圖2. 一維、二維及三維離子導體的制備與優化

2.2. 三模態感知模塊的設計與表征

  TSC、SSC和PSC分別基于1D-IC、2D-IC和3D-IC材料構建，其TPU:IL:DMAC配比分別為1:3:4、1:1:4和1:1:7。圖3a展示了三模態感知模塊的結構設計。圖3b詳細闡明了TSC、SSC和PSC三種模塊的工作原理。針對PSC模塊，圖3c通過力學仿真驗證了蛇形網絡電極結構的優勢。性能測試結果顯示：TSC模塊在10-160°C范圍內表現出穩定的電阻響應（圖3d），并在14-116°C溫度循環17小時后仍保持正常工作（圖3e）；SSC模塊的五個樣品在0-50%應變范圍內呈現高度一致的電阻響應（圖3f）；PSC模塊在0-1300kPa范圍內展現出良好的電容變化特性（圖3g），并在動態循環加載下保持穩定響應（圖3h）。此外，圖3i證實PSC模塊的蛇形網絡電極設計不僅提升了機械耐久性，還具備優異的損傷容錯能力。

圖3. 三模態感知模塊的設計與表征

2.3. 模塊化離子皮膚的數據驅動解耦策略

  圖4展示了多模態感知中的熱耦合現象及其解耦方案。圖4a揭示了SSC和PSC模塊存在的熱耦合效應：SSC模塊電阻隨溫度升高而降低，而PSC模塊電容則隨之增大。為消除溫度干擾，本研究設計了專用解耦模型并構建了多模態訓練數據集（圖4b-4d）。提出的數據驅動解耦模型（圖4e）包含三個獨立子模型，分別針對TSC、SSC和PSC模塊。性能評估顯示：1）解耦范圍方面，相比15項現有研究，本方案實現了更優的溫度解耦范圍（ΔT=100°C）和壓力解耦范圍（ΔP=400kPa），以及中等的應變解耦范圍（Δε=30%）（圖4f）；2）預測精度方面，模型對溫度、應變和壓力的相對預測誤差分別小于5.8%、15.0%和7.0%（圖4g）；3）實時性能方面，325秒連續測試中溫度預測誤差<1°C，應變和壓力預測值與實測值高度吻合（圖4h-4j）。此外，圖4k-4m展示了三個子模型的算法優選過程。

圖4. 基于多刺激數據集和LSTM算法的數據驅動解耦策略

2.4. 模塊化離子皮膚應用于健康監測

  圖5展示了基于離子導體的多模態生理信號監測系統。1D-IC、2D-IC和3D-IC分別實現了對溫度、應變和壓力的靈敏響應（圖5a），成功應用于表皮溫度、腕部角度和脈搏速率監測。具體而言：2D-IC應變傳感器可準確識別不同腕部彎曲角度（圖5b）；3D-IC壓力傳感器能可靠檢測脈搏信號并計算脈搏頻率（圖5c）；1D-IC溫度傳感器不僅能監測環境氣流引起的皮膚溫度變化（圖5d），還可追蹤受試者運動狀態（騎行/靜息）下的體溫波動（圖5e），同時展現出優異的抗彎曲干擾能力（圖5f）。此外，開發的集成化雙模態腕帶（圖5g-5i）結合TSC和SSC模塊，在解耦模型輔助下實現了手腕溫度和角度的實時同步監測。

圖5. 一維二維/三維離子導體應用于人體健康監測

2.5. 模塊化離子皮膚應用于機器人控制

  圖6展示了模塊化離子皮膚在機器人控制中的應用。基于可穿戴手部套件的系統（圖6a）成功實現了變溫環境下的機器人雞蛋抓取任務，圖6b詳細展示了操作過程中的關鍵步驟以及五個關鍵檢測量的實時輸出數據。解耦模型效能驗證實驗表明：在無解耦模型條件下（圖6c），手腕彎曲預測值受溫度降低干擾，導致機器人出現抓取力過大和釋放開合度不足的問題；而采用數據驅動解耦模型后（圖6d），系統能有效抑制溫度干擾，實現精確的抓取力控制。對比實驗證實了解耦模型在復雜環境中的穩定性優勢。

圖6. 機器學習輔助的可穿戴手部套件應用于機器人控制

2.6. 模塊化離子皮膚應用于機器人感知反饋

  圖7展示了基于模塊化離子皮膚的機器人夾爪感知系統。為評估系統精度，將模型預測值與商用傳感器進行對比（圖7a）。實時監測數據顯示（圖7b）：溫度預測均值23.6℃（實測22.2℃），壓力預測峰值分別為10.2kPa、20.3kPa、44.7kPa和82.6kPa（對應實測值7.6kPa、23.1kPa、46.9kPa和77.7kPa），表明系統具有可靠的雙模態預測能力。集成演示中（圖7c），配備溫度/壓力感知模塊的機械夾爪成功完成倒水任務（圖7d），執行過程中各傳感參數變化曲線（圖7e）準確反映了機器人與環境的交互狀態，驗證了該感知系統的實用價值。

圖7. 機器學習增強的機器人夾爪套件應用于機器人感知

3. 總結

  本研究提出了一種基于機器學習增強的模塊化離子皮膚系統，通過材料與算法的協同優化實現了寬譜多模態信號解耦。在材料設計方面，通過精準調控聚合物硬段結構，成功開發了三種功能化離子導體：1D-IC具有-4.00%·℃?1（10-160℃）的超低溫度系數，2D-IC展現2.95（0-100%）的線性應變響應，3D-IC則實現80.5 kPa?1（0-1.3 MPa）的高壓力靈敏度。基于這三種離子導體構建的多模態感知模塊展現出卓越的傳感性能。在算法層面，創新的數據驅動解耦模型有效建立了多模態刺激與響應間的非線性映射，實現了溫度與壓力信號的最大解耦范圍（預測誤差≤7.0%），同時保持應變檢測的抗溫度干擾能力。系統性能評價表明，以"解耦感知長度"為指標，本方案較現有15種系統提升顯著。實際應用驗證包括：1）健康監測（表皮溫度、腕部角度和脈搏信號檢測）；2）人機交互（可穿戴手部控制套件和機器人夾爪系統）。這些成果充分展示了該系統在智能感知領域的應用潛力。

  原文鏈接（可免費下載）：https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202508795