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  本工作提出了一種可編程事件驅動（Programmable and event-driven，PED）觸覺傳感器，模仿人體皮膚多層次機械感受器的響應機制，采用梯度金字塔超表面結構設計，實現對不同強度壓力的高精度感知。通過逐級觸發不同高度的微結構單元，有效調控上下敏感層接觸面積，賦予器件優越的壓力解耦與事件驅動特性，實現了壓力強度的連續編碼，顯著延緩信號飽和的發生。PED觸覺傳感器展現出優異的性能，最大靈敏度達2501?kPa?1，檢測范圍覆蓋至420?kPa，較傳統均勻微結構接口分別提升了350%和300%；同時具備極低的壓力檢測限（2?Pa）與快速響應時間（12?ms），可靈敏識別微弱壓力變化及高頻動態輸入，展現出卓越的實時觸覺感知能力。在應用層面，本工作集成分布式PED觸覺傳感器構建了具備空間分辨能力的物體識別系統，通過一維卷積神經網絡對抓取信號進行特征提取，實現了高達97.2%的物體輪廓識別準確率。此外，基于PED觸覺傳感器開發的數據手套交互系統有效突破了傳統手柄交互的視覺遮擋與功能受限問題，支持多指精細控制與雙向觸覺通信，顯著增強了虛擬環境中的沉浸感與真實感。進一步地，通過引入了基于實時壓力反饋的自適應抓取機制，使機械手能夠動態調節抓取策略，實現無需人工干預的高精度、無損抓取操作。

圖1 PED觸覺傳感器的仿生啟發和傳感機制研究

圖2 PED觸覺傳感器的關鍵力電性能測試

圖3 融合事件驅動機制的觸覺認知系統用于高精度物體識別

圖4 基于數據手套的觸覺閉環系統賦能虛擬與增強現實交互

圖5 具有情感反饋的自適應機器人抓取系統

  相關研究成果以“Highly programmable haptic decoding and self-adaptive spatiotemporal feedback toward embodied intelligence” 為題發表在Advanced Functional Materials（2025, 10.1002/adfm.202500633）期刊上。論文的第一作者為廈門大學博士生林萬勝，通訊作者是廈門大學廖新勤副教授。該項研究工作得到了國家重點研發計劃、國家自然科學基金、福廈泉自主創新示范區協同項目、福建省自然科學基金、中央高�；究蒲袠I務費等項目的資助。

  論文信息：Wansheng Lin, Yijing Xu, Shifan Yu, Huasen Wang, Zijian Huang, Zhicheng Cao, Chao Wei, Zhong Chen, Zeliang Zhang, Zhenyu Zhao, Qingliang Liao, Yuanjin Zheng, and Xinqin Liao^*. Highly programmable haptic decoding and self-adaptive spatiotemporal feedback toward embodied intelligence. Advanced Functional Materials 2025, 35: 2500633. (IF=18.5，一區TOP)

  論文鏈接：https://doi.org/10.1002/adfm.202500633