可穿戴无人机控制用仿生多功能水凝胶电子皮肤

人类皮肤天生具备感知压力、温度和质地的能力，还能精准识别不同材料，这本身就是一套极其精密的感官系统。要在电子设备上复现这种能力，难度不言而喻。而近期一项研究，在这一方向上取得了重大突破。

由西北工业大学、北京大学和中山大学的研究团队联合开发，他们成功研制出一种仿生、超灵敏、多功能的水凝胶基电子皮肤（BHES）。这套系统的设计思路别具匠心：采用纳米级皱纹的聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）来模拟表皮的触觉感知功能，通过材料在接触带电时获得或失去电子的能力差异，准确识别接触物的类型。其内部的“机械感受器”由叉指银电极构成，依赖粘滑传感机制分辨物体表面纹理的粗糙度。

至于真皮层的功能，研究团队采用图案化的微锥水凝胶来模拟。这种结构带来了令人瞩目的性能指标：灵敏度高达17.32 mV/Pa，压力检测范围覆盖20 Pa至5000 Pa，响应时间仅10毫秒，恢复时间17毫秒——请注意，这已超越人类皮肤30-50毫秒的反应速度。

更关键的是，在深度学习技术的加持下，该电子皮肤对10种不同材料的识别准确率达到95%，对4种不同粗糙度表面的识别准确率高达97.20%。研究团队还将其与信号采集处理电路集成，构建出一套通过手势控制的三自由度无人机系统，以及用于软机器人数字孪生应用的自供电人机交互界面。这项成果发表在ACS Nano期刊上，论文题为“Deep-Learning Enabled Active Biomimetic Multifunctional Hydrogel Electronic Skin”。

仿生人造皮肤的设计

整个设计的核心，在于将纳米级皱纹PET与微锥图案双网络（DN）水凝胶整合在一起。这种BHES能够连续地将微小的机械刺激转换为电信号。从结构上看，它分为多层：顶层是纳米级皱纹图案PET，中间夹在PET和聚酰亚胺（PI）之间的是叉指银电极，再往下是抗脱水和防冻的微锥图案DN水凝胶电极，最底层是聚二甲基硅氧烷（PDMS）基底。

纳米级皱纹PET模拟的是皮肤表皮，能够根据材料在接触带电时得失电子的能力差异，判断出材料类型。内部的叉指银电极则模拟了机械感受器，依靠粘滑传感机制来识别纹理。而水凝胶作为真皮的对应物，不仅赋予电子皮肤柔软性和弹性，还充当了流体储存器和缓冲器的角色。

简而言之，这套电子皮肤不仅能“触摸”到接触物是什么，还能同时感知压力的大小。配合信号处理电路，它还能实现实时手势识别，进而控制无人机——这对于可穿戴设备和交互式人机界面来说，想象空间十分广阔。在人工智能的辅助下，这种电子皮肤甚至可以赋予机器人手压力检测以及材料/纹理识别的能力，为软机器人在数字孪生和元宇宙中的应用铺平了道路。

图1 BHES的结构设计

水凝胶的多种优异性能表征

研究团队采用的透明聚丙烯酰胺（PAM）/海藻酸钙（CA）双网络水凝胶，是通过简单的聚合工艺制备的。为了让水凝胶具备抗脱水和抗冷冻能力，他们将原始DN水凝胶浸泡在50 wt%的溴化锂（LiBr）溶液中，借助LiBr的吸湿性进行改性。处理后的水凝胶在抗脱水性能上远超未处理的原始样品，能够长期保持更高的残留质量。

这种优异的耐冻性和耐干燥性，原理上源于LiBr的强水化作用——它形成了稳定的Li⁺-H₂O和Br⁻-H₂O簇，抑制了水分子的冻结和蒸发。此外，这种水凝胶还表现出高透明度，对于需要兼顾美观和可视性的可穿戴电子产品来说，这一点十分实用。经过超过1000次压缩和释放循环后，水凝胶的输出依然稳定，说明其长期应用潜力很大。

图2 表征水凝胶的各种优异性能

接触材料无干扰的高灵敏度压力传感

基于上述性能优异的DN水凝胶，研究团队将其制成微锥图案，作为BHES的导电电极和带电层，构成了自供电压力传感模块。测试结果令人满意：这种传感器对接触材料的干扰具有很强的抵抗能力。在2 kPa左右的压力下，它的响应时间为10毫秒，恢复时间为17毫秒，明显快于人类皮肤的30-50毫秒。

更值得注意的是，微锥图案将BHES的灵敏度推升至17.32 mV/Pa，几乎是非结构化水凝胶的两倍。原因不难理解：微锥结构在受压时更容易变形，有效增大了接触面积。与此同时，团队还测试了器件功率密度对外部负载电阻的依赖性。在所有测量范围内，微锥图案BHES的输出电压都明显高于普通器件。它在-27°C到65°C的温度范围内都能保持稳定的电压输出，经过1000次循环压放测试后，最大电压也没有明显下降。这意味着它在不同环境下的长期使用有可靠保障。

图3 所提出的BHES压力传感模块的表征

无压力干扰下的精确材料与纹理识别

识别不同材料是人类皮肤的关键功能之一，但用电子皮肤准确区分具有相同光滑表面的材料，长期以来是个难题。而这套人工电子皮肤，凭借接触带电和粘滑机制，结合深度学习技术，成功实现了对人类皮肤能力的超越。

为了验证识别能力，研究团队选取了铝、铜、纸、砂纸、化学胶、硅橡胶、PI、PVC、PDMS等10种不同材料，同时还准备了氟化乙丙烯（FEP）以及4种不同粗糙度的铣削碳钢样品。当物体在粗糙表面上滑动时，摩擦力和移动速度会产生波动，这些不规则的信号波动便成为识别纹理特征的依据。而纳米级皱纹PET则模拟了人体皮肤的皱纹表面，与被触摸物体构成摩擦对，在粘滑机制的辅助下完成纹理识别。

最终结果：材料识别的平均准确率达到95.00%，纹理识别在4种粗糙度下的准确率高达97.20%。这种材料感知功能，实实在在地在物理世界和网络世界之间架起了一座桥梁，也为数字孪生和元宇宙中的软机器人应用奠定了基础。

图4 材料和粗糙度识别过程和结果

集成无人机控制系统

手势是高效沟通的媒介，尤其是在需要无声控制的场景中，比如反恐。研究团队将这种仿生电子皮肤与信号采集和无线信号传输电路集成，搭建了一套无人机控制系统——这在反恐应用场景中展现出了巨大潜力。

BHES检测到人的手部动作后，将数据传输为电信号，进而操控无人机。这套系统已经成功用于调节四旋翼飞行器的运动。与当前其他电子皮肤相比，这种BHES在功能和传感性能上都有明显优势：它不仅能够快速灵敏地感知压力，还能在无需外部电源的情况下准确识别材料和纹理。换句话说，它同时具备了感知、识别和交互控制的能力。

图5 BHES在人机界面应用中的实现

总结一下：这项研究通过将纳米级皱纹PET和微锥图案DN水凝胶相结合，提出了一种真正仿生、超灵敏且多功能的水凝胶电子皮肤。纳米级皱纹PET模拟了表皮表面，产生了接触带电机制；微锥图案的DN水凝胶则作为摩擦层和导电电极，显著提升了灵敏度。经过LiBr处理的双网络水凝胶，兼具了出色的抗脱水和抗冻能力、超过85%的可见光透明度以及稳定的电性能。基于此构建的压力传感器，在20 Pa到5000 Pa的宽压力范围内实现了17.32 mV/Pa的高灵敏度，响应和恢复时间都快于人类皮肤。在深度学习的帮助下，10种材料和4种粗糙度的识别准确率分别达到了95.00%和97.20%。最后，通过集成信号采集与处理电路，这套系统展现出了作为人机界面的能力——用人类手势控制无人机运动。未来，这项技术可以应用于智能机器人的数字孪生和元宇宙场景，在人机交互领域，潜力相当可观。

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