- 研究背景与挑战生物启发基础：人类触觉感知系统（HTPS）中的帕西尼小体（PCs） 是深层皮肤机械感受器，对40-50 Hz 以上高频振动敏感（最敏感频率≈200 Hz），可将多维机械力（法向 + 切向）转化为电信号，是人类感知粘滑、往复滑动的核心结构。现有技术局限：当前人工触觉传感系统（ATSSs）多聚焦于法向压力检测（如硬度、形状识别），但在切向力感知、粘滑状态区分及移动物体轨迹追踪方面能力薄弱，导致机器人在智能抓取、危险响应（如物体即将滑落预警）与人机交互中性能受限。研究目标：通过仿生 PC 的结构与功能，开发具有高频率响应、高切向灵敏度的人工触觉传感器，突破 ATSSs 的多维感知瓶颈。2. APC 的设计、制备与结构表征
3.2 力学特性各向异性力学行为：轴向刚度高（40% 应变下应力 3.005 kPa），径向弹性好（70% 应变下应力 2.127 kPa），弹性模量轴向 1.59 kPa、径向 0.83 kPa，塑性变形仅 0.27%，确保切向力下结构可逆变形。负泊松比：压缩时径向收缩（而非传统材料的膨胀），最低值达 - 0.496，源于多层堆叠结构的不均匀压缩接触，进一步增强切向变形时的层间相互作用。4. APC 的粘滑检测与多维触觉感知4.1 粘滑状态识别机制静态摩擦阶段（Fₜ≤μFₙ，μ 为摩擦系数）：切向力导致层状结构单向屈曲，MXene 层间接触面积增大→导电通路增强→电阻（R）急剧下降；此时 ΔR/R₀与切向力的相关性（r=0.86±0.09）远高于法向力（r=0.19±0.03），实现切向力的特异性检测。滑移阶段（Fₜ>μFₙ）：静态摩擦储存的弹性势能快速释放→层状结构恢复→MXene 层间接触面积减小→电阻高频振荡；振荡频率（f）与滑动速度（v）满足 f=v/λ（λ 为表面微凸体尺寸），如 20 mm/s 快速滑动对应 100-150 Hz 高频信号，1 mm/s 慢速滑动对应低频信号，可通过频率特征识别滑动速度。4.2 多维触觉事件区分静态接触：加载 / 卸载时 ΔR/R₀突变，稳态阶段信号稳定（无振荡）。滑移事件：瞬时单峰信号，峰值幅度高于静态接触（因切向力骤变）。
图1 帕西尼小体（PC）与人工帕西尼小体（APC）的结构及功能 A）羽毛滑动作用下人体触觉感知的示意图。人体图像基于作者手绘草图，使用ComfyUI（v0.3.59版本）结合Stable Diffusion 3与rpg_V4模型生成（访问时间：2024年10月），内容由作者指导并审核。 B）帕西尼小体（PC）的放大示意图：PC位于真皮层，对振动敏感，可实现机电转换功能。 C）左上角：人体手掌腱膜中帕西尼小体（PC）的切片图像，显示Piezo2蛋白的定位情况，插图为核心处的轴突；右上角：人体皮肤切片中的帕西尼小体（PC）簇（经许可转载[30]，2018年，Springer出版社）；底部：帕西尼小体（PC）内部区域的正视图与侧视图示意图。 D）本研究设计的触觉传感器：基于TOCN-MXene气凝胶的人工帕西尼小体（APC）可实现触觉事件分类及滑移/滑移风险检测。
图2. 人工帕西尼小体（APC）的制备、作用机制及表征 A）APC的制备过程示意图。将APC置于狗尾草（Setaria viridis）上，以展示其超轻特性。 B）APC仿生层状结构在外力作用下的变形过程，涉及无载荷状态（T=0）、法向力作用状态（T=t₁）、切向力作用下的粘滞状态（T=t₂）及滑移状态（T=t₃）。 C）不同变形过程中法向力与切向力的变化（左图），以及APC对应的电阻响应（右图）。 D）APC在X-Y平面（径向）的扫描电子显微镜（SEM）图像；E）APC在Y-Z平面（轴向）的SEM图像。 F）MXene材料与APC的傅里叶变换红外（FT-IR）光谱。 G）不同MXene含量下，APC及对照样品的轴向与径向电导率。折线图代表APC的密度；误差线代表5次密度测量结果的标准差（SDs）。 H）本研究制备的APC与已有文献报道气凝胶在电导率和密度方面的对比分析。
图3. 人工帕西尼小体（APC）的力学性能与压阻性能 A）用于测量APC力学性能与压阻性能的定制化测试平台示意图。 B）APC在径向压缩下的变形图像（上图）、径向压缩与恢复过程中的金相显微镜图像（中图，比例尺：1毫米），以及轴向压缩与恢复过程中的变形图像（下图）。 C）不同MXene含量（20%、40%、60%、80%）的APC在轴向与径向压缩下的应力-应变曲线。 D）轴向压缩（应变70%）条件下的弹性模量（E）与塑性变形。误差线代表5次测量中弹性模量（E）与塑性变形的标准差（SDs）。 E）APC在应变高达80%的循环加载下的滞后曲线。插图：应变高达60%的循环加载下的滞后曲线。 F）APC及对照样品在应变高达70%的加载-卸载循环中泊松比（Poisson's ratio）的变化。 G）APC方向敏感性示意图：沿y轴施加径向压缩时，在0°（z轴方向）灵敏度最高，且随测量方向向90°（x轴方向）旋转而降低。 H）沿0°方向，APC在0-40帕压力下的相对电流变化（(I-I₀)/I₀）与力灵敏度；I）沿0°和90°方向，APC在0-2000帕全压力范围内的相对电流变化与力灵敏度。 J）不同压力与方向角（最高90°）下灵敏度的极坐标图。
图4. 人工帕西尼小体（APC）传感器用于粘滑触觉传感的增强型切向灵敏度 A）APC传感器结构示意图。 B）（左图）结构高度（h）调控切向灵敏度的机制示意图，用于确定APC传感器的最佳高度；（右图）不同高度的APC在法向力与切向力作用下的灵敏度及承载能力测试结果。 C）不同高度APC样品的最大法向与切向承载能力；D）不同高度APC样品的灵敏度。图中高亮显示了不合格区域。 E）触觉传感器在完整滑动周期内测得的加载力（法向力与切向力）及ΔR/R₀（%）信号。 F）APC传感器对静压力、滑移、慢速滑动（≈1毫米/秒）及快速滑动（20毫米/秒）的响应。 G）APC传感器在静压力与动态滑移下的响应时间与松弛时间。 H）滑移速度（v）与特征频率（f）之间关系的示意图。 I）慢速滑动（上图）与快速滑动（下图）下APC信号的时频图谱。 J）耐久性测试中，APC传感器在10000次周期性加载（滑移速度20毫米/秒）下的ΔR/R₀（%）变化。
图5. 用于时空传感的APC阵列触觉系统 A）含4×4 APC传感器的触觉系统示意图，该系统模仿人类皮肤中的帕西尼小体（PC）簇。 B）APC阵列可区分乒乓球的滑动与滚动运动。 C）空间响应结果体现其多项功能：i）物体形状识别、ii）静摩擦检测、iii）高频振动传感（D4单元：40赫兹；B2单元：20赫兹）；APC触觉系统的时空响应还可实现iv）滚动轨迹实时追踪与v）定向滑动运动监测。 
图6. 多维触觉感知增强人机交互 A）搭载APC系统以实现多维触觉传感的仿人机器人示意图。 B）搭载单个APC传感器的机器人手指（用于采集主动触觉信号），以及搭载APC传感器阵列的机器人手臂（用于感知被动触觉信号）。归一化信号经融合与标注后，用于机器学习模型训练。 C）在主动与被动触觉传感中，可检测五种触觉事件，包括点击、振动、按压、静摩擦及滑移。 D）人机交互中不同动作对应的电阻变化信号图。 E）流程图展示：用于触觉事件分类及静摩擦、动态滑移检测的数据处理与机器学习实现流程。 F）机器人手指主动交互时，五种触觉事件分类的混淆矩阵，准确率达100%。 G）机器人手臂被动交互时，触觉事件分类的混淆矩阵，平均准确率达98.82%。 H）主动交互中静摩擦与动态滑移检测的混淆矩阵，平均准确率为97.43%；I）被动交互中静摩擦与动态滑移检测的混淆矩阵，平均准确率为96.06%。原文链接：https://doi.org/10.1002/advs.202517884