人的触觉能够细腻地感知物体的表面特征，而如今，中国科学技术大学的研究人员正在让机器人拥有类似的能力。2026年6月1日，该校工程科学学院、人形机器人研究院的王洪波研究员课题组宣布，他们研制出一种新型巨压容传感器，其结构灵感来源于仿鱼鳞设计。这种传感器能够帮助机器人感知物体的细微纹理和软硬程度，实现抓取、分拣和人机交互等功能。该成果已在《先进材料》期刊上发表。
对于机器人而言，看到物体并不意味着真正理解。在抓取柔软或表面纹理细微的物体时，视觉往往不足以提供足够的信息。因此，需要更灵敏和稳定的触觉传感器来辅助判断水果的成熟度、材料的粗糙度和抓取的合适力度。
受鱼类皮肤的启发，研究团队设计了一种仿鱼鳞电场调控膜。这种膜在柔性基底上布置刚性“鳞片”，并形成微米级的空气间隙。当传感器受到弯曲、按压或滑动时，这些间隙像“电场门”一样，将细微的形变转化为电信号变化。
这种仿鱼鳞结构是新型巨压容传感器的核心。基于此构建的GPCS传感器，为机器人提供了一层更灵敏的“电子皮肤”。实验表明，该传感器在大范围弯曲中仍能分辨细微的角度变化，分辨率高达0.005°，响应时间仅为0.6毫秒。这意味着，机器人在操作过程中能更及时地捕捉物体表面的细微变化，从而做出更精细的动作判断。经过10万次循环弯曲测试，该传感器性能依然稳定，其弯曲灵敏度比传统结构提高了177倍，即使局部结构受损，也能继续工作。
在验证传感器性能的基础上，研究团队将其集成到柔性仿生手指上，使其成为机器人手指上的“触觉神经”。当手指在不同材料表面滑动时，传感器能够捕捉表面的细微起伏，形成不同的“触觉指纹”。
实验中，这只装上传感器的柔性手指不仅能检测不同高度和周期的微结构表面，还能识别厚度仅为1.8微米的打印碳粉纹理，其触觉分辨能力已超越人类手指。单个柔性指尖还可区分16种不同织物纹理。
这种传感器还被用于机器人抓取。研究团队将4个GPCS传感器组成阵列，集成到柔性夹爪中。夹爪作为机器人的“手”，传感器阵列负责实时感知抓取过程中的细微形变。通过捕捉夹爪产生的变形差异，并结合机器学习算法，机器人能判断出不同成熟度的猕猴桃，识别准确率达到92%。
王洪波研究员团队近年来一直致力于高灵敏、强鲁棒柔性传感器的研究，相关成果已应用于机器人触觉、柔性气动手指形状重建、脆弱物体智能抓取等领域。此次研究进一步拓展了柔性传感器在机器人精细操作和智能感知中的应用潜力，为未来机器人适应复杂真实环境提供了新的技术路径。
