【儀表網 研發(fā)快訊】智能機器人執(zhí)行超精細操作任務時，在復雜環(huán)境中通過觸覺辨別細微壓力(如流體環(huán)境)是一項亟待解決的技術瓶頸。盡管高靈敏度柔性觸覺傳感器已有大量研究報告，但由于柔性傳感器易受到本征噪聲的限制，在實際應用中的壓力分辨率水平仍難以滿足需求。
 

　　近日，中國科學院重慶綠色智能技術研究院機器人技術與系統中心在《ACS Nano》期刊上以“Superlow-Noise Quasi-2D Vertical Tunneling Tactile Sensor for Fine Liquid Dynamic Recognition”為題發(fā)表論文。受人體指尖默克爾細胞啟發(fā)，研究團隊提出了一種共形石墨烯納米墻-六方氮化硼-石墨烯(CGNWs-hBN-Gr)準二維垂直隧穿觸覺傳感器，利用hBN隧穿通道模擬PZ蛋白的生物機械門控離子通道，通過微納米多尺度力敏界面實現了原子層間隧穿電流的宏觀調控(見圖1)。此外，hBN蓋層和隧穿效應可以有效抑制陷阱電荷從而降低器件1/f噪聲。實驗數據顯示，該傳感器靈敏度高達1.99 ×106 kPa-1，在10 Hz 頻率下的噪聲功率譜密度僅為 2.2×10-24 A2/Hz，噪聲等效壓力(NEPr)低至7.96 × 10-3 Pa，信噪比高達68.76 dB。團隊建立了機器人指尖液體識別系統，通過對比COMSOL仿真與實際測試數據，成功捕捉到液體接觸過程中的微動態(tài)特征。配合過渡感知上下文注意力網絡(TacAtNet)模型實現不同溶液甚至同一溶液的不同濃度的識別，在不同濃度的酒精(0%、25%、50%、75% 和 99%)中識別率高達98.1%。這項技術大幅增強了機器人在復雜環(huán)境中的感知能力，為下一代機器人的先進應用提供了保障。
 

　　中國科學院重慶研究院博士研究生程觀銀為論文第一作者，魏大鵬研究員為論文通訊作者。本研究工作得到了國家自然科學基金、國家重點研發(fā)計劃和重慶市科技局項目的資助。
 

　　圖1. 仿生觸覺傳感結構和感知過程。(a) 人類指尖觸覺傳感系統。(b) 準二維垂直隧道觸覺傳感器的結構和感知過程。