机器人的皮肤要做到什么程度，才算摸得出东西

编译自 MDPI AI Sensors 2025, 1(2), 7　·　开放获取 CC BY 4.0

让机械手抓住一个鸡蛋并不难，难的是全程知道自己在用多大力。压力给小了会滑，给大了会碎，而这两个阈值之间的窗口往往只有几牛。要把这件事做成，传感系统必须同时说清楚三件事：力有多大、朝哪个方向、接触点在哪里。

东南大学电子科学与工程学院的一篇综述，系统梳理了多维力触觉传感器在结构层面上的五条设计路线，以及它们在解耦这件事上分别走到了哪一步。

力为什么难测，难在解耦

人类的皮肤同时能感觉压力、拉伸和弯曲，靠的是真皮层与表皮层之间那套交错结构，不同机械刺激被物理上分开，再交给不同的感受器。人造传感器没有这套天然分离机制，一个敏感单元感受到法向压力时，通常也会对剪切力产生响应，反过来也一样。这种交叉响应就是耦合，它让「测得准」变成了一件需要专门设计的事。

综述把主流的解耦思路归成三类：结构解耦，用空间上的机械分离让不同方向的信号各走各的路；算法解耦，接受硬件上的耦合，再用矩阵求逆或机器学习把混在一起的信号拆开；物理场解耦，引入磁或光作为中间介质，让力先变成场、场再变成电信号。三条路线的代价各不相同，结构解耦保真度高但制造复杂，算法解耦简化了硬件却依赖数据，物理场解耦降低了对算法的依赖，但对环境干扰更敏感。

五条结构路线各有取舍

平面内分段是最容易想到的一种。在同一个平面层里并排布置多个力敏单元，法向力让所有单元输出同向变化，剪切力则让前后单元产生输出差，靠这个差值把剪切分量解出来。它的好处是没有层间串扰、容易做大面积阵列，代价是每个像素都要配多个单元。

多层堆叠走的是另一条路。把功能层垂直叠起来，不同层对垂直压缩和层间位移的响应不同，方向识别精度因此更高，但层与层之间的对齐要求很严，界面上还会引入新的串扰。三维构型把传感单元和力传递路径布置到立体空间里，空间利用率和解耦性能都不错，工艺与标定却相应变复杂。分离式结构用磁或光作为中间场，让结构大幅简化、天然解耦；光学等方案分辨率高、可测维度多，但整个系统复杂，还怕环境光。

图1　多维力触觉传感器的五类结构设计策略与各自取舍（依据原文第 2 节绘制）

解耦实际做到了多少

把论文里引用的各平台实测数据摆出来，能看到这条技术曲线的形状。采用平面四电极结构的设计，解耦精度做到 90.5%；配合机器学习做辅助识别的方案，目标识别准确率 95%；用深度网络识别材料，ResNet50 在 12 种材料上做到 98.33%，力分辨率到 0.01 N。三维电极方案的方向预测精度落在 88% 到 98% 的区间内。

残余耦合这一侧的数字更能说明问题。用三维悬臂配合求和差算法，解耦误差可以压到 3% 以内；皮肤与肌肉正交堆叠的结构，法向灵敏度做到 187.71 kPa⁻¹ 的同时把应变干扰控制在 3.2% 以下；四乘四阵列的三轴力单元加单个温度敏感单元，串扰误差 小于 4%。另一组数据里，10 乘 10 的离子电子皮肤阵列用离子弛豫动力学做双变量解耦，接触定位精度 1.25 mm，法向力误差 0.32 N，温度误差 1.12 ℃。

值得注意的是，论文对六维力的现状并不乐观。目前多数研究能做到高精度的三轴力解析，但要完整、稳健、低耦合地解出六轴力（三个方向的力加三个方向的力矩）仍然不成熟。很多宣称具备多轴能力的系统，实际存在明显的轴向干扰或精度限制。原因来自制造一致性、材料非线性、微结构设计复杂以及标定方法本身的局限。

图2　解耦精度与残余耦合的实测对照（依据原文图 3、图 5、图 8 数据绘制）

从能测到能算，还差一步

传感只是前半程。要把触觉信号变成可用的判断，还得把算法接进去。综述把这一层单列了一节，指出机器学习在处理多维多模数据时有明显优势，但数据饥饿、泛化能力不足和可解释性弱这三个问题也同时存在。

应用侧的案例已经不少。鸡蛋自适应抓取会实时监控三轴力，剪切力超过摩擦阈值就加大夹力，法向力超过临界值就松手；三维电子皮肤阵列配合深度网络可以预测物体的弹性模量和主曲率，用来判断水果成熟度；双模触觉系统在机器人操纵器上做实时触诊，对猪食管病理的识别准确率达到 98.44%；四重触觉传感器可以区分 13 种材料状态和 7 类垃圾。工业与农业场景之外，人机交互端的例子包括用手背三轴离子传感器控制游戏角色方向，以及用 U 型微纳光纤波导做虚拟鼠标，剪切控制方向、法向完成点击。

论文把未来方向归到四条线上：多模态深度融合，从单纯的力学感知扩展到温度、湿度、材料属性等物理量的协同感知；高密度空间集成，通过阵列化与微纳加工提升分辨率；传感内计算，把感知、计算与动作耦合在传感器自身内部，而不是把数据全部外传；以及具身智能，让智能行为直接从传感体与环境的物理交互中涌现出来。这四条线指向同一个判断：触觉传感器目前的瓶颈已经从「能不能测」转向了「测出来的东西能不能用」。