研究背景

触觉认知作为触觉的深层表现，将皮肤获得的感知信息转化为生物电脉冲，再以传入神经为载体传递给大脑的中枢神经系统。经过复杂的分析、处理和学习，可以获得更深层次的信息，但很难直接测量。随着智能化的不断发展，电子皮肤的触觉感知能力已经不能满足当前的需求。因此，研究人员将电子皮肤与人工智能(AI) 技术结合起来，构建智能认知系统，实现人类特有的触觉认知。在实现电子皮肤的智能触觉认知方面取得了与人类皮肤相当的突破。尽管如此，随着电子皮肤技术的快速发展，未来它必将向超越人类一般触觉认知的高级智能触觉认知迈进。可以肯定的是，开展高级智能触觉认知研究绝对会对柔性电子领域的发展起到重要的指导作用.全面推动电子皮肤技术从触觉感知时代向高级智能触觉认知时代演进。

研究成果

传统的电子皮肤(e-skin) 由于缺乏类似人类大脑的思考和判断能力，无力加速向智能时代迈进。在此，济南大学李阳教授联合北京理工大学沈国震教授提出了人工智能(AI) 驱动的全皮肤仿生(FSB) 电子皮肤，它由人类的毛发、表皮-真皮-表皮的结构组成。得益于双重交错的分层微锥结构和超电容离子效应，FSB电子皮肤表现出8053.1 kPa^-1 (<1 kPa)的超高灵敏度，3103.5 kPa^-1 (1-34 kPa)的线性灵敏度，以及<5.6 ms的快速响应/恢复时间。此外，它还可以在配备“大脑“后，实现从触觉感知到高级智能触觉认知的进化。首先，基于绒毛仿生学的三电效应,实现静态/动态非接触触觉感知。其次，基于表皮-真皮-表皮的结构仿生学的超电容离子效应和五层多层感知(MLP)实现了手势认知和机器人交互的一般智能触觉认知。此外，通过充分利用FSB电子皮肤与六层MLP神经网络，开发出先进的智能材料认知系统，通过一次接触实时认知物体材料种类和位置，超越了人类的能力。相关研究以“Perception-to-Cognition Tactile Sensing Based on Artificial-Intelligence-Motivated Human Full-Skin Bionic Electronic Skin”为题发表在Advanced Materials期刊上。

研究亮点

1. 提出了一种基于人类FSB结构的电子皮肤，并探讨了电子皮肤领域的技术突破和发展前景。
2. 提出的电子皮肤不仅具有触觉感知功能，而且由于配备了"大脑"，实现了一般智能触觉认知的特点。
3. 为了证明所提出的FSB电子皮肤具有从触觉感知到高级智能触觉认知的能力，探索了三种具体的应用，具体包括：
i) 基于FSB电子皮肤的类毛发层的摩擦起电效应，在非接触触觉感知静态/动态信息时，应用柔性感知阵列模仿毛发功能。
ii) 利用FSB电子皮肤的超电容离子效应，实现了由五层多层感知器(MLP) 神经网络辅助的手势形态认知手套系统(GMCGS), 以促进一般的 智能触觉认知，包括签名者和非签名者之间的正常交流，以及无线控制机器人的互动。
iii) 通过将FSB电子皮肤与六层MLP神经网络技术和信号采集、传输、处理、显示等功能的组合单元集成，构建了一个先进的智能材料认知系统，只需一次接触就能同时实现对不同材料的准确认知、 定位和实时显示。

图文导读

Figure 1. Construction drawing of the perception-to-cognition tactile sensing based on FSB e-skin.

Figure 2. Characterizing the performances of the supercapacitive iontronic e-skin part and the triboelectric e-skin part.

Figure 3. Demonstrations of contactless perception and gesture cognition.

Figure 4. Demonstration of advanced intelligent material cognition system.

总结与展望

通过整合摩擦起电效应和超电容离子效应，作者提出了一种基于仿生毛发和表皮真皮-表皮双层.互锁微锥结构的高性能FSB 电子皮肤，并展示了其从触觉感知到高级智能触觉认知的应用前景。FSB电子皮肤表现出一整套有利的性能，包括对微小压力的高敏感度、在较宽的压力范围内良好的线性度、快速的响应/恢复速度、低的检测极限和突出的长期耐久性，所有这些对于满足不断发展的智能化需求至关重要。充分利用所提出的FSB电子皮肤结构，首先构建了一个基于三电效应的智能柔性感知阵列，实现了对静态和动态非接触刺激的触觉感知。然后，建立了一个基于超电容离子电效应的手套式认知系统，用于手语认知和机器人交互，为低功耗和便携式系统提供了宝贵的演示。作为这项工作最重要的贡献，报告了个先进的智能材料认知系统，能够在人工神经网络和信号采集和处理电路的帮助下，一次性识别材料种类并实时显示结果。在此基础上，最终构建 了一个柔性阵列，实现了对多种材料和空间位置的同时认知。尽管先进的智能认知系统仍处于初始阶段,但它在材料认知方面已显示出非凡的潜力，超过了人类的认知能力。更为实际的是，所提出的器件设计、系统构建和微纳加工的方法必将给柔性电子研究领域带来新的启发，特别是在柔性智能机器人、智能假肢和元空间方面。在未来的研究工作中，将重点关注更多材料种类的认知，力争将该系统移植到更加微型化、轻量化的系统中，使其具备更高的应用价值。

文献链接

Perception-to-Cognition Tactile Sensing Based on Artificial-Intelligence-Motivated Human Full-Skin Bionic Electronic Skin，Adv. Mater. 2022, 2202622，DOI: 10.1002/adma.202202622

https://doi.org/10.1002/adma.202202622.