四川大学：用共轭聚合物可逆极化特性构建仿生被动式触觉传感器

研讨布景。

仿生触觉。传感器。件和。电子。皮肤是未来。智能。假肢和智能机器人的必要组件。现有自动式触觉传感器材(如。电阻。式、。电容。式、。晶体管。式)可以。检测。静态和动态触觉影响，但即便在伺服状况下也需求连绵不断的能量消耗，导致单个传感单元的功耗就高达微瓦乃至毫瓦等级，约束了其运用。比较之下，无源式触觉传感器材(如压电式、冲突电式、离子电式)无需外部能量供给，在遭到。机械。影响时可以自行发生。信号。输出，因而功耗极低；但是，上述被动式触觉传感器材一般只对动态或瞬态的机械影响发生呼应，而无法监测静态和缓慢改变的机械影响，约束了其触觉感知功用。因而，规划和构建既能检测静态影响又能检测动态影响的全被动式触觉传感器材及电子皮肤，是仿生触觉传感范畴需求处理的问题之一。

Bioinspired Passive T。ac。ti。le Sens。or。s Enabled by Reve。rs。ible Polarization of Conjugated Polymers。



Feng He, Sitong Chen, Ruili Zhou, Hanyu Diao, Yangyang Han*, and Xiaodong Wu*。


Nano-Micro Let。te。rs (2025)17: 16。

https://doi.org/10.1007/s40820-024-01532-z。

本文亮点。

1.。 经过。仿照。天然感知细胞的。呼应行为。提出了一种。全有机无源式。仿生触觉传感器材及电子皮肤。

2.。 初次运用。共轭。聚合。物。共同的。可逆极化。特性完成杂乱触觉。信息。的被动式感知。

3.。运用上述触觉传感器，在。机器学习。算法。辅佐下完成了。高准确度。的外表纹路检测、资料特点辨认和形状概括感知。

内容简介。

四川大学吴晓东等人经过运用共轭聚合物共同的可逆极化特性，仿照了天然感知细胞的极化进程，提出了一种新式仿生被动式触觉传感器材，可用于静态和动态影响的无源式检测。该触觉传感器材具有灵敏度高(773 mV·N⁻¹)、功耗超低(nW)和生物友爱等优势。根据该新式触觉传感器材及电子皮肤，在。人工智能。算法的辅佐下，成功完成了单点触觉感知(如外表纹路辨认、资料特点感知等)和二维触觉感知(如物体形状和概括辨认)，辨认准确率高达97.4%。该种仿生触觉传感器的规划和构建办法为。机器人。触觉皮肤、人工智能假肢等范畴供给了新的参阅和学习。

图文导读。

I。仿生被动式触觉感知的规划概念。

天然皮肤中存在多种感知细胞，这些感知细胞经过跨膜转运特定离子完成从非极化到极化状况的改变，终究发生电位差信号。当遭到外部影响(如压力)时，细胞膜离子通道敞开，导致离子跨膜活动，引起膜表里电位差的明显改变。为了仿照这种天然细胞的传感行为，本文挑选共轭聚合物资料(如PEDOT:PSS、聚苯胺或聚吡咯)，首要将其极化为两种相反的状况(掺杂态和去掺杂态)，以发生电位差信号；然后运用具有外表微结构的固态离子电解质来仿照离子通道，成功将外部压力影响编码成电位差改变。

图1. 根据共轭聚合物可逆极化的仿生被动式触觉感知。(a, b)天然皮肤中的机械影响感受器示意图，包含Merkel细胞(ⅰ)、Ruffini末梢(ⅱ)、Pacinian小体(ⅲ)、Meissner小体(ⅳ)。(c)感知细胞的极化进程示意图，经过极化可在细胞膜表里构成电位差。(d)机械影响下细胞膜电位差的改变进程。(e) PEDOT:PSS的极化进程示意图，分为正性极化PEDOTPSS(-)，二者之间可以发生电位差。(f)所构建的触觉传感器在机械影响下的呼应行为。(g)触觉传感器在遭到不同巨细静态和动态影响时的呼应信号。(h, i)根据该办法构建的全有机被动式触觉电子皮肤及其空间概括检测才能。

I。I。PEDOT:PSS极化进程的表征。

PEDOT:PSS 是一种具有离子和电子导电特性的共轭聚合物。它由活性的PEDOT骨架和掺杂剂PSS侧链组成，可以经过正极化或负极化调理其掺杂状况。经过Vis-NIR光谱可以观察到PEDOT:PSS在不同极化状况下的光谱改变，正极化会导致极化子氧化成双极化子，负极化则会将部分双极化子还原成极化子。极化进程还会影响PEDOT:PSS的色彩、电阻和电位。上述成果成功证明了PEDOT:PSS的双向极化特性。重要的是，PEDOT:PSS的极化进程是高度可逆的，可以经过去极化进程康复其原有特性，且极化和去极化进程具有杰出的可重复性。

图2. PEDOT:PSS的极化进程表征。(a) PEDOT在PEDOT:PSS(○)、PEDOTPSS(-)状况下的分子结构。(b)不同扫描速率下PEDOT:PSS的循环伏安曲线。(c)不同扫描速率下从CV曲线提取的峰值。电流。。(d) PEDOT:PSS(○)、PEDOTPSS(-)的可见光-近。红外。光谱。(e)从PEDOT:PSS(○)到PEDOTPSS(+)(下)的色彩改变相片。(f)PEDOT:PSS(○)、PEDOTPSS(-)的电阻改变进程。(g, h)偏压下PEDOT:PSS(-) (g)和PEDOT:PSS(+) (h)相对于PEDOT:PSS(○)的电位差相对改变。(i) 正向极化和逆向极化下的PEDOTPSS(+)电位差改变。(j) PEDOTPSS(+)在重复极化、去极化和复极化进程中的电位差改变。

I。I。I。被动式触觉传感器的功用评价。

根据上述机制构建的全有机被动式触觉传感器可以将外界机械影响编码为电位差信号输出，并发生接连且滑润的信号相应进程。经过调整离子电解质中甘油的含量，可以调理传感器的灵敏度和检测限，完成对不同力值的牢靠辨认。该触觉传感器具有快速的呼应和康复速度，而且功耗极低(小于1纳瓦)，十分适合于无需外部。电源。的自供能体系。比较于传统传感器，该触觉传感器可以继续监测静态和动态的机械影响，而且在传感器经过5000次循环测验后仍显现出杰出的相应行为。此外，该触觉传感器完全由生物相容和可降解的资料构成，具有超卓的生物安全性和环境友爱性。

图3. 仿生被动式触觉传感器的结构和功用。(a)受力前后触觉传感器的结构改变示意图。(b)逐渐施加力时传感器的电位差改变。(c)根据不同甘油(Gly)含量PVA/NaCl/Gly/H₂O电解质的传感器呼应行为。(d)触觉传感器的呼应与康复速率，以及在继续力(60 s)下的传感器信号输出，标明传感器具有杰出的静态影响检测才能。(e)传感器在不同频率下(分别为2、4和8 Hz)的电位差改变，标明传感器具有低频动态影响监测才能。(f) 5000次力加载和卸载测验。(g)触觉传感器在细胞培养液中浸泡24小时后的细胞生机测验。(i)触觉传感器在0.5 M氢氧化钠溶液中浸泡6天后进程中的相对质量改变。(j)相片显现触觉传感器的逐渐降解进程。


I。V。单点触觉感知与辨认。


上述被动式触觉传感器仿照了天然皮肤中机械感受器的功用，可以感知和区别物体的外表纹路和资料特点。作为验证，该触觉传感器被集成到假手的指尖部位，经过机械滑动的方法检测不同物体外表的粗糙度和纹路，然后经过短时傅里叶变换对传感器的呼应信号进行频谱剖析，可以准确地区别和辨认物体外表的微观纹路特征。此外，该触觉传感器还具有辨认多种日常物品资料特点的功用。因为触觉传感器呼应信号特征比较杂乱，超出了人眼的观测和辨识才能，因而本文采用了根据二维卷积。神经网络。的机器学习算法来解析和分类这些担任信号，然后完成对不同物体资料特点的高效辨认。

图4. 根据单点触觉传感器的外表纹路辨认和资料特点辨认。(a)触觉传感器集成在假手指尖的相片展现。(b)在三维地图模型上从a点滑动到b点的四条途径(Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ和Ⅳ)。(c)集成触觉传感器的指尖沿Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ和Ⅳ途径滑动时的信号改变以及相关的STFT光谱。(d-i)集成触觉传感器的指尖在重复接触木块(d)、泡沫(e)、馒头(f)、布偶(g)、气球(h)、海绵(i)等不同物体时记载的电位差信号改变。(j)根据2D卷积神经网络(2D CNN)的机器学习结构示意图。(k)不同原料物体的猜测混杂矩阵。

V。二维触觉感知和辨认。

在本项研讨中，还开发了一种全有机、被动式、单电极形式的柔性电子皮肤，用以仿照人类皮肤对物体形状和概括的辨认功用。该电子皮肤由100个传感单元构成，共有104个电极，这样的规划简化了电子皮肤的电路布线和制作进程。这种电子皮肤经过丈量传感电极与参阅电极之间的电位差来检测外力散布。因为在丈量进程中电路经过的电流简直为零，有用降低了不同传感单元之间的搅扰和串扰问题。运用3D打印模具作为待检测物体，验证了该电子皮肤可以准确辨认字母和数字概括。此外，凭借主成分剖析(PCA)和支撑向量机(SVM)构建的机器学习结构，可使该电子皮肤对不同形状物体的辨认准确率到达97.4%，显现出在智能机器人和人工假肢等范畴中的运用潜力。

图5. 用于二维形状和概括辨认的触觉感知电子皮肤。(a) 触觉感知电子皮肤的组成和布局。(b)将不同形状的3D打印模具压在电子皮肤上时，一切传感像素点相对于参阅电极的电位差输出的空间映射。(c)将不同形状物体(立方体、圆柱体、三角棱柱和棒状物体)以不同的方位和视点放置到电子皮肤上时所重建的五颜六色映射图画。(d)根据支撑向量机(SVM)的机器学习结构示意图。(e)二维形状和概括辨认成果和混杂矩阵。


V。I。总结。



本文提出了一种根据共轭聚合物(包含PEDOT:PSS，聚苯胺和聚吡咯)可逆极化的全有机和被动式触觉传感器材及电子皮肤。本文对PEDOT:PSS的可逆极化进程和极化机理进行了全面的研讨和剖析。运用PEDOT:PSS的可逆极化特性，将外界触觉影响编码为电位差输出，终究建立了一种新的仿生触觉感知机制。由此构建的被动式触觉传感器具有超低能耗(nW)、高灵敏度(773 mV·N⁻¹)、快速呼应/康复时间(≈40 ms和≈20 ms)、杰出的重读再现性(超越5000次循环)，最重要的是，一起具有监测静态和低频动态影响的才能。该触觉传感器在外表纹路感知和资料特性感知方面具有很好的运用远景；此外，根据该机理开发了一种全有机、单电极形式的触觉感知电子皮肤，在机器学习算法的辅佐下完成了。高精度。(97.37%)的二维形状和概括辨认。本研讨为仿照天然触觉感知功用供给了新的感知机制和技能途径，有望促进人工假肢和智能机器人的开展。

来历：纳微快报。

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