近日，我校光电科学与工程学院李昕明团队在面向具身机器人主动触觉感知的系统设计研究中取得重要进展。基于机器人对物体内外部特征感知与环境交互的需求，本研究提出一种基于主动探索行为与时频特征解析的人工触觉感知方法，通过滑动与振动两类主动探索行为，实现利用单一柔性压电触觉传感器对物体外部结构与内部属性的针对性感知。相关研究成果以“Artificial Tactile Perception System for Exploring Internal and External Features of Objects via Time-Frequency Features”为题，发表在国际知名学术期刊《Advanced Science》上，并被选为封面论文。我校光电科学与工程学院博士研究生周远志为论文第一作者，李昕明研究员为通讯作者，我校为第一完成单位。

在触觉感知与具身智能领域，如何通过有限的传感系统同时获取物体的外部形貌与内部属性，是实现机器人复杂环境交互的重要挑战。现有方法多依赖多模态传感器融合，虽然能够提升信息获取能力，但也带来了系统复杂度高、信号耦合严重等挑战。人类则能够针对不同感知目标采取滑动、敲击或摇晃等主动探索行为，从而获取与物体特定属性相关的触觉信息，为人工触觉感知系统的设计提供了新的思路。

针对上述问题，研究团队提出了一种基于主动触觉探索的人工触觉感知方法，构建了由PVDF压电薄膜与PDMS弹性柱组成的柔性触觉传感单元。该器件可响应低至0.02 N以下的微小作用力，感知频率范围超过2000 Hz，并能够分辨频率间隔小于1 Hz的信号成分。通过设计滑动与振动两类主动探索行为，并结合时域与频域特征分析，实现了对物体外部结构与内部信息的针对性感知。其中，系统可分辨小于100 μm的边缘结构和小于1°的方向差异，同时能够识别不同液体类型。进一步地，研究团队将该传感单元集成于机器人灵巧手，实现了液体识别、外部结构感知与抓取决策等交互任务。该研究在单一传感结构下实现多维触觉信息获取，为机器人触觉感知与复杂环境交互提供了新的思路。

论文链接：https://doi.org/10.1002/advs.202509928