仿生指尖触觉传感器

触觉分类精度99.61%

模拟人类指尖触觉受体，结合时频局域化耦合方法，实现小尺度精细触觉序列数据的高效处理。

YiXuan, Xiong · 熊鹏文 · Yongyang, Wang · JinHua, Hong · Liu, Peter Xiaoping · 宋爱国

Zhongguo Kexue Jishu Kexue/Scientia Sinica Technologica 2025

参数信息

分类准确率

99.61 %

技术优势

感知精度高

通过时频局域化耦合方法保留时间特性，改进的CNN对26个字母分类精度达99.61%。

模拟指尖受体

仿生指尖模拟了指尖皮肤触觉受体的功能，能够获取精细触觉信息。

信号耦合处理

时频局域化方法将多触点多通道信号转换为复合时域信号，降低了数据处理的复杂度。

特征提取有效

短时傅里叶变换生成保留时间特性的触觉特征谱图，模拟了神经系统的处理机制。

应用场景

• 机器人触觉：为机器人提供精细触觉感知，用于抓取和操作中的纹理识别。
• 电子皮肤：作为电子皮肤模块，赋予仿生手接近人类的触觉分辨能力。
• 人机交互：通过精细触觉反馈提升人机交互的沉浸感和操作精度。
• 脑机接口触觉反馈：提供高分辨率触觉信息，用于脑机接口中的感觉反馈。
• 工业质检纹理识别：用于工业质检中表面纹理的自动分类，提高检测效率和一致性。