智慧機器人要走進家庭，與人類安全地互動、靈巧操作各種物體，觸覺感知是基礎。觸覺感測器相當於機器人的“電子皮膚”，透過測量感測器與環境的物理互動產生的資訊，模仿生物皮膚的觸覺感知，是機器人實現智慧化的必備條件。
觸覺感測器根據訊號轉換機制的不同主要分為壓阻型、電容型、壓電型、摩擦電型四大類，它們的原理、優點和應用各有不同。
壓阻型觸覺感測器：利用電阻的變化實現對外力的感測，具有結構簡單、整合和輸出資料容易等優點。
電容型觸覺感測器：傳統的電容型觸覺感測器通常由兩層電極層及其之間的軟彈性體組成，可以將壓力刺激轉換成電容訊號以實現感測功能。這種感測器因其結構簡單、動態響應好以及功耗低等優點在可穿戴和醫療保健裝置中被廣泛應用。
壓電型觸覺感測器：基於材料在外界機械壓力作用下產生電壓的能力，具有較高的靈敏度和響應速度，被廣泛用於聲波振動、脈搏跳動等動態壓力的檢測。
摩擦電型觸覺感測器：主要基於兩種物質互相摩擦時接觸表面產生電荷引起電訊號的變化，主要用於自供電的柔性觸覺感測器。
騰訊 Robotics X 實驗室與合作高校在壓阻型、摩擦電奈米發電機（TENG 型）和電容型觸覺感測器領域發表了多篇代表性論文，並被 Science Advances、Nature Communications 和 ACS Nano 期刊收錄，接下來一一進行解讀。
柔性壓阻型觸覺感測器陣列：開發智慧機器人觸控系統
壓阻型是柔性觸覺感測器的主要型別之一，尤其適合構建具有高空間解析度的大型觸覺感測器網路。導電奈米材料（碳奈米管）與聚合物彈性體（如聚氨酯等）二者合成的壓阻薄膜（PRF）是壓力感測器的首選材料之一，但在實踐中因材料融合問題導致 PRF 靈敏度較低。雖然可以採用表面微結構設計增強靈敏度，但基於模具的微結構往往限制了單個壓力感測器的尺寸並阻礙其向大型感測器陣列的整合。同時，構建大型壓力感測器陣列還需要具有薄膜電晶體（TFT）陣列的有源矩陣，以實現高空間解析度並減少相鄰感測器畫素之間的串擾。
在與清華大學合作的論文《Large-Scale Integrated Flexible Tactile Sensor Array for Sensitive Smart Robotic Touch》中，研究者將基於 PRF 的 64×64 柔性感測器陣列與基於憶阻器的 CIM 晶片整合，開發一個智慧機器人觸控系統，在硬體中實現高達 98.8% 和 97.3% 的手寫數字和漢字識別準確率。其中 PRF 是混合多壁碳奈米管（MWCNTs）與熱塑性聚氨酯彈性體（TPU）在低溫下合成的，上表面的自形成微結構靈敏度高、壓力檢測範圍廣、響應速度快且迴圈性優秀。論文被 ACS Nano 收錄。
論文連結：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.2c06432
設計思路與技術細節
PRF 自形成微結構的表面粗糙度為 8~10 µm，這一規模遠遠小於以往工作中的典型可控微結構（如金字塔）。對於壓力感測器陣列中尺寸為0.9×0.9mm^2 的畫素而言，PRF 表明可被認為相對較為平坦的。透過將 PRF 與 4 英寸單壁 CNT TFT 的有源矩陣整合，構建了超高空間解析度的柔性觸覺感測器陣列，可以進一步用於識別模擬蜜蜂的足跡。下圖 I-1 展示了智慧機器人觸控系統。
圖 I-1。
如上文所述，MWCNTs 和 TPU 的複合材料被用來合成高效能 PRF，並透過溶液混合方法分別選擇 N - 甲基吡咯烷酮（NMP）和二甲基甲醯胺（DMF）作為 MWCNTs 和 TPU 的溶劑，以實現高濃度 MWCNTs（至少 14%）並均勻地混合到 TPU 彈性體中，同時避免了 MWCNTs 團聚問題。
下圖 I-2 a 展示了 PRF 的結構，分為兩個不同的區域，一是具有粗糙表面形態的上區域（即自形成微結構），隨機排列的 MWCNTs 被 TPU 包裹；另一是具有平坦表面形態的下區域，其中被均勻分散在 TPU 中的 MWCNTs 填充。為了確認上表面的自形成微結構，研究者分別檢查了 PRF 上下表面的形態和粗糙度，如圖 I-2 b、c 所示。圖 I-2 d、e 分別展示了分散液中原始 MWCNTs 和 PRF 中 MWCNTs/TPU 複合材料的氦離子束顯微鏡（HIM）影像。圖 I-2 f-h 進一步研究了 PRF 薄膜的橫截面，其中清晰可見兩個不同的區域。
圖 I-2。
PRF 的上區域主要是 TPU 包裹的 MWCNTs，而下區域主要是 MWCNTs 與 TPU 的聚合物，這種特殊結構可以大大增強壓力感測效能。為了測量 PRF 的靈敏度，研究者將它夾在兩個金屬電極之間，然後測量 0~1400 kPa 範圍內不同施加壓力的電流響應，其中很多機器人應用（如圖 I-3 g 的機器狗）需要更大的壓力範圍。圖 I-3 e 展示了 1500 次迴圈的可迴圈測試，圖 I-3 f 展示了測試中多個迴圈的放大效果。研究者更是對另一個 PRF 樣品進行 3000 次迴圈的測試，驗證 PRF 具有很強的耐用性和穩健性。圖 I-3 h 中使用 PRF 壓力感測器（6% 濃度的 MWCNTs）進行人體脈搏監測實驗，以展示其超高的靈敏度。
圖 I-3。
研究者開發的 PRF 具有出色的壓力感測特性併成為高效能觸覺感測器的絕佳選擇。除了常規正向壓力檢測外，PRF 還可以被組裝成一個陣列，並透過計算陣列中每個感測器上施加的壓力來檢測力的方向。
識別蜜蜂足跡、手寫數字和漢字分類
機器人觸控通常需要具有高空間解析度的大型整合式壓力感測器陣列，因此研究者將低溫處理後的 PRF 與單壁 CNT TFT 製作成 64×64 有源矩陣整合，以構建 4 英寸的大型整合式壓力感測器陣列。其中，有源矩陣首先使用塗覆在 4 英寸矽底片上的 PI 薄膜上製作。
下圖 I-4 a-c 展示了 CNT TFT 有源矩陣的示意圖，圖 I-4 d 為電晶體溝道中高密度 CNT 薄膜的掃描電子顯微鏡（SEM）影像，長 8 μm、寬 100 μm，圖 I-4 e 為從底片上剝離後的有源矩陣的示意圖。圖 I-4 i 展示了感測器陣列上模擬蜜蜂（重量 6.7 克、足寬約 0.55 mm）的足跡識別，它的六隻腳在壓力感測器陣列上的位置中被正確識別。圖 I-4 j 放大左後腳，可以看到陣列中八個感測器畫素被施加了不同的壓力。
圖 I-4。
除了識別與物體形狀相關的壓力圖之外，收集的感測器資料還可以幫助識別資料表示的模式。透過進一步將感測器陣列與 AI 硬體整合，並利用深度學習演算法進行高效資料處理，從而在顯著降低功耗和延遲的情況下實現未來的邊緣或近感測器計算。
如下圖 I-5 a 所示，研究者將基於 PRF 的 64×64 感測器陣列與基於憶阻器的 CIM 晶片整合，構建了一個用於智慧機器人觸控的觸覺硬體系統原型，用於採集和識別手寫數字或漢字等字元。圖 I-5 b 展示了所採用的一款全系統整合的 CIM 晶片，採用 130nm CMOS 工藝製成，圖 I-5 c 展示使用約 160k 的憶阻器實現 784×100×10 的多層感知機（MLP）。在寫入一個數字期間記錄的所有幀被組合生成一幅畫素為 64×64 的影像，如圖 I-5 d 所示。研究者共收集了 3099 張手寫數字影像，隨機選擇其中的 2598 張作為訓練集，其餘 501 張作為測試集。結果顯示，訓練與測試的準確率分別達到了 99.2% 和 98.8%，與軟體模擬中實現的數值相當。
除手寫數字之外，研究者使用壓力感測器陣列以類似的方式收集更復雜的字元圖案（例如漢字）並進行分類識別。他們選取九個漢字（清華大學微納電子系），透過在 64×64 感測器陣列上書寫收集了 900 張影像（每個漢字 100 張）的資料集。結果顯示，這些漢字的分類準確率達到 97.3±1.0%。
圖 I-5。
柔性 TENG 式觸覺感測器：自供電無線感測電子貼紙
在實現物聯網連通萬物的過程中，基於電磁波的無線感測技術面臨著挑戰。如下圖 II-1 所示，當前無線系統包含感測、訊號調製、無線傳輸以及供能與能量管理四個模組，造成剛性和體積龐大的電子元件。雖然可以使用可拉伸柔性電子裝置來解決柔體 - 剛體介面問題，但大多數仍由本質上剛性的元件或裝置組成，限制了電子皮膚和可植入醫療裝置等應用場景。這些電子元器件的總能耗也較大，因此需要電池或電纜提供電力，給實施和維護造成不便，引起可持續性和環境問題。
圖 II-1。
這時，新興的摩擦奈米發電機（TENG）技術進入了視野，它可以透過額外的位移電流項來觸發無線訊號的產生和傳輸。TENG 可以同時高效地捕獲機械能和運動訊號，無需額外的電源和感測模組。電磁波發射的功耗通常小於 1 mW，這可以透過 TENG 收集的典型動能輕鬆實現，使裝置完全自供電。
在與香港中文大學合作的論文《A paradigm shift fully self-powered long-distance wireless sensing solution enabled by discharge-induced displacement current》中，研究者基於 TENG 觸發的擊穿放電提出一種正規化轉換策略，研發一種自供電無線感測電子貼紙（SWISE），它可以將上述所有模組的功能整合在一個微型單元中，如下圖 II-2 左所示。為了實現放電感應訊號的產生，兩個具有放電尖端的映象對稱金屬電極夾在基底膜和摩擦電荷層膜之間，FEP 薄膜和 PDMS 分別用作摩擦電荷薄膜和基底。該器件的總厚度可降至 95 μm，兩個電極之間的間隙距離被控制在 10 到 500 μm。論文被 Science Advances 收錄。
論文連結：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abi6751
研究者使用非光刻和光刻方法制作不同的 SWISE 器件，具備了薄（低至 95μm）、小（低至 9 mm x 9 mm）、輕（低至 16 mg）、柔軟、可變形等特點。與以往各種工作相比，SWISE 透過擊穿放電產生了快速變化的極化項，體積尺寸最小，有效傳輸距離最長，如下圖 II-2 右所示。
SWISE 避免了中間步驟的額外功耗，完全由捕獲的訊號作為能源實現自供電，無需任何外部電源輸入。同時，透過區分不同設計引數和氣體成分產生的訊號來實現多點運動感測和氣體感測的能力。得益於多點感測能力，SWISE 的量產可用於自供電無線鍵盤和智慧腕帶等應用。
圖 II-2。
SWISE 的原理、系統評估與氣體環境實驗
SWISE 的工作原理是這樣的：在手指輕輕滑動的驅動下，無需任何外部電源即可透過放電過程將輸入的運動訊號直接轉換為電磁訊號，展現完全自供電能力。當被觸發時，摩擦起電在摩擦電荷層中產生負電荷。由於靜電感應電荷，電極之間產生電場，在尖端周圍具有最高值，如下圖 II-3 A 中的 COMSOL 模擬結果所示。同時強電場產生擊穿放電，幅度和上升時間由 SWISE 中的環境和結構因素決定。擊穿放電產生高頻位移電流，因而感應到無線電磁訊號。
接著生成的無線訊號透過連線到示波器（作為接收器）的遠端線圈來捕獲和測量。典型訊號的時間響應如圖 II-3 B 所示，使用快速傅立葉變換的頻率響應如圖 II-3 C 所示，其中訊號頻譜分佈在數百兆赫茲，主要在甚高頻（VHF）頻帶，而接收器中的諧振頻率集中在 1 0MHz 左右。
SWISE 生成訊號的特性如圖 II-3 D 所示。為了方便研究各種因素的影響，研究者在一個獨立滑動式 TENG（FS-TENG）上連線兩個尖端電極進行放電（即擊穿放電器）。FS-TENG 由固定在光學平臺上的線性馬達驅動，其滑塊移動距離、速度、加速度可被精確。而當透過滑動運動部件觸發 FS-TENG 時，產生了電場並實現擊穿放電。接收器的諧振頻率保持在了 10MHz 左右。研究者證明了 SWISE 可以全方向地傳輸無線訊號，並且在每個方向上檢測到的訊號強度幾乎相同，如圖 II-3 E 所示。
圖 II-3。
環境因素對放電行為產生了很大影響，並可能影響無線訊號。基於此，研究者系統研究了氣體型別的影響，實驗平臺如下圖 II-4 A 所示。為了建立一個純淨的氣體環境，擊穿放電器被放置在一個由 FS-TENG 驅動的腔室中。研究者測試了下圖 II-4 C 中的 4 種純淨氣體和 6 種混合氣體，它們的典型訊號波形如圖 II-4 B 所示。過程中，透過重複擊穿放電收集這 10 種氣體環境的資料，每種收集 100 組資料。每組資料都是電壓 - 時間波形，共包含大約 2500 個資料點。
在分析過程中，研究者使用深度學習方法。透過建立雙向長短期記憶模型，對不同氣體環境的資料進行分析以識別氣體。每種氣體環境的 100 個資料集隨機分為兩組，80 個用於訓練，20 個用於測試。結果顯示對每種氣體的識別都獲得很高的識別率，總體識別準確率達到 98.5%，如圖 II-4 C 所示。在此基礎上，研究者預測深度學習方法可以用來區分來自腔內具有不同氣體成分的多個 SWISE 的無線訊號，這可能實現對 SWISE 感測陣列的氣體感測和多點運動感測能力。
圖 II-4。
無線運動感測、自供電無線柔性鍵盤和智慧腕帶
得益於重量輕、靈敏度高、成本低、柔性和可變形等特點，SWISE 可以廣泛應用於訊號感測和傳輸，無需額外供電。研究者展示了一些自供電無線感測應用。
首先 SWISE 製備成電子皮膚，用於檢測運動並即時傳輸放電感應的電磁波訊號，具有傳輸距離遠的優點。如下圖 II-5 A 所示，無線電磁訊號可以被遠距離傳輸超過 10m 的接收器檢測到，其中 SWISE 由手指的輕柔運動驅動。圖 II-5 B 為基於 SWISE 的電子皮膚和智慧手環的整體圖解。SWISE 電子皮膚可以服帖的整合在人體不同位置，如手臂、肘部、腿、腳踝和頸部，用以檢測身體運動，如圖 II-5 C 所示。
在圖 II-5 D 中，經過線圈和訊號處理電路，手指滑動以驅動 SWISE 產生的無線訊號能開啟基於 LED 的照明系統，以驗證其高靈敏度。最後，圖 II-5 E 還展示了基於 SWISE 的柔性鍵盤和智慧腕帶系統。
圖 II-5。
憑藉無線感測技術的完全自供電能力、最小尺寸和最長有效傳輸距離，柔性、低成本和高可擴充套件性，這項工作將在機器人、可植入和可穿戴電子裝置、醫療保健、智慧家居、智慧城市、工業 4.0 等領域展現出巨大的應用潛力。
柔性電容式觸覺感測器：實現感測器 - 軟機器人無縫整合
機器人、假肢和其他機器在配備電子皮膚或柔性壓力感測器時能夠獲得感官功能，透過引入新的設計（如介面微結構）或者將導電填料摻雜到介電層中，此類器件的效能得到顯著改善。電子皮膚裝置可以對機械刺激做出響應，並使機器人感知周圍環境。不過現有電子皮膚面臨一個長期挑戰，由於器件各層之間的介面不牢固，導致在惡劣和複雜的機械條件下穩定性較差。
此外，將電子皮膚整合到軟機器人或其他機器中會不可避免地引入額外的介面，由此也造成介面粘附性差和機械失配。因此迫切需要在電子皮膚和感測器 - 機器人的不同層以及器件 - 機器人的介面是哪個構建強韌介面。
針對這些挑戰，在與南方科技大學合作的論文《Highly stable flexible pressure sensors with a quasi-homogeneous composition and interlinked interfaces》中，研究者開發出一款基於聚二甲基矽氧烷 - 碳奈米管（PDMS-CNTs）準均質複合材料的柔性壓力感測器，這種設計有效避免了異質結構之間的力學失配。透過在不同功能層之間引入強拓撲纏結設計以產生堅韌的介面，實現感測器與軟體機器人的無縫整合。論文被 Nature Communications 收錄。
論文連結：https://www.nature.com/articles/s41467-022-29093-y
解決機械失配、生成堅韌介面
下圖 III-1 a 為傳統多層、多材結構的電子皮膚示意圖，各功能材料層透過簡單的堆疊組裝而成。這類結構的器件服役於含有剪下等複雜工況時，層間介面因模量、相容性失配，導致分層，如圖 III-1 b 所示，出現感測訊號穩定性下降甚至失效風險。歸結原因在於其多層、多材結構的機械及相容失配。
與傳統多層電子皮膚不同，本研究中的壓力感測器由功能層材料均採用 CNTs/PDMS 同質材料組成，力學模量近似，避免了機械失配問題；同時在各功能層介面引入拓撲交聯結構，形成了具有堅韌的粘合介面，具體如圖 III-1 c 所示。從上到下依次為平電極層（7 wt% CNTs、50 μm 厚）、平介電層（2 wt% CNTs、120 μm 厚）和微錐電極（7 wt% CNTs、約 100 μm 厚）。
為了生成堅韌粘合介面，研究者首先將電極和介電層在含有 PDMS base（5.5 wt%）和固化劑（0.55 wt%）的三氯甲烷溶液中進行溶脹（圖 III-1 e）。接著按順序堆疊溶脹後的功能層，在 20 kPa 的預壓力下進行固化（圖 III-1 f）。隨著 PDMS 原位聚合反應的發生，功能層間介面處新形成的 PDMS 網路，並與原有 PDMS 網路的分子鏈發生拓撲纏結，實現了具有強粘合介面層的一體式結構（圖 III-1 g）。確切地說，在介電層和底部微結構電極之間的介面處，微錐尖端與介電層融為一體，如圖 III-1 h 所示。
圖 III-1。
得益於整個體系的均質材料體系，各功能層都表現出了相似的力學效能。下圖 III-2a 表明純 PDMS、摻雜 2 wt% 和 7 wt% CNTs 的 PDMS-CNTs 複合材料的楊氏模量分別為 1.2、1.4 和 3.4 MPa。雖然摻雜 CNTs 使得複合材料的楊氏模量增加，但微小的差異幾乎不會引起力學失配。
研究者測量了器件結構不同層間介面的韌性和剪下強度。電極和介電層之間的平面介面具有420J·m^-2 的介面韌性和 90 kPa 的剪下強度，而微結構介面雖然包含大量的孔隙，介面韌性仍達到了 390 J·m^-2，剪下強度為 88 kPa，如圖 III-2 b、c 所示。如此高的介面韌性要得益於兩種機制：一是顯著的彈性耗散機制，二是微塔結構的離散斷裂機制。
首先，微塔結構 - 介電層介面的強粘附性和微塔結構的可拉伸性使其具有高的彈效能量耗散。微塔結構可以顯著拉伸到大應變（約 200%）以耗散能量，如圖 III-2 d、e 所示。其次，遭到離散破裂的微塔結構可以穩定區域性的介面，避免連續的裂紋擴充套件。雖然塊狀 PDMS 柔軟且可拉伸，但一旦形成裂紋，它將快速擴充套件直至斷裂，如圖 III-2 f 所示。圖 III-2 g 為器件結構在扭曲、彎折和拉伸的機械受力模式下的原位 SEM 觀察，表現出穩定的結合介面，這進一步證實了微結構介面的韌性和穩定性。
圖 III-2。
下圖 III-3 a 展示了感測器（面積為 10 mm × 10 mm）在不同壓力下的電容響應。當壓力低於 47 kPa 時，靈敏度為 0.15 kPa^−1；當壓力在 47 和 214 kPa 之間時，靈敏度下降至 0.08 kPa^−1；壓力在 214 到 450kPa 之間又下降到 0.04 kPa^−1。由於響應和鬆弛速度會受到材料粘彈性和表面結構的影響，研究者透過施加、保持和移除 1.1 kPa 的壓力來測試感測器（面積為 7 mm × 7 mm）的響應和鬆弛時間，兩者均為 6 ms，如圖 III-3 b 所示。
PDMS-CNTs 電極（7 wt% CNTs）也可用作應變感測器，並在 0-60% 的應變範圍內，表現出了 2.5 的恆定應變係數，如圖 III-3 c 所示。圖 III-3 d 表明摻雜 CNT（2 wt%）顯著增加了介電層的相對介電常數，並使它高度依賴於壓力。隨著壓力從 0 增加到 460 kPa，該常數從 19.8 增加到 114。表明電容增大一部分是由介電層電學效能變化貢獻的。
為了進一步闡明壓力感測機制，研究者透過微結構介面的變形模擬，並使用圖 III-3 e 展示的簡化電路模型計算了單個單元的電容。結果顯示，電容變化是微塔結構和摻雜 CNT 介電層電學效能變化的協同效應，其中高壓區（壓力 > 200 kPa）的響應主要來自區域性微觀結構變形，而低壓響應主要來自摻雜 CNT 導致的介電常數變化。
圖 III-3。
該感測器在迴圈加解除安裝下表現出了高穩定性。研究者分別測試了感測器（面積為 10 mm × 20 mm）在摩擦和剪下條件下的訊號穩定性。圖 III-3 g、h 表明，當感測器在 10 kPa 的常壓和 2 mm 的往復位移下，用砂紙摩擦 100000 次迴圈時，訊號波形或幅度沒有明顯變化。同時透過施加 5 kPa 的重複剪下應力 10000 個迴圈來測試訊號穩定性，同樣沒有觀察到訊號幅度或機械故障的明顯變化，如圖 III-3 i 所示。
極端工況下感測訊號穩定性展示
研究者將器件貼附於一輛轎車的輪胎表面（面積 10 mm×40 mm），如下圖 III-4 a 所示，透過高速行駛時輪胎與地面產生的動態交變的壓力（約 300 kPa）、剪下力（約 6 kPa），如圖 III-4 b，c 所示，模擬複雜的極端受力工況。同時對比商用壓力感測器在汽車行駛過程中的訊號穩定性。如圖 III-4 d 所示，當汽車以 22 km·h^-1 的平均速度行駛時，電容訊號在至少 2.6 km（或 1102 轉）範圍內保持穩定。訊號的高穩定性與圖 III-4 e 中感測器的微結構一致，這表明測試後微塔在介面處保持良好的粘合而沒有破裂。相比之下，商用的感測器在如此複雜機械條件下的「生存」面臨巨大的挑戰，經過 0.5 km 後感測功能失效，這進一步證明，具有粘合介面、力學適配設計的新型感測器件能夠在類似的極端複雜工況下長期穩定服役。
圖 III-4。
下一代軟體機器人的一大需求是與電子皮膚融合以獲得感知功能，進而實現與人類或環境互動功能。上文也提到，感測器與機器人的整合存在介面相容性差的問題。因此，將感測器矩陣嵌入機器人中等類似設計將有助於實現結構融合。研究者的層間介面的拓撲纏結設計對解決這一問題表現出極高潛力。
下圖 III-5 a 展示了一個軟夾具，研究者在其表面整合了八個感測器。圖 III-5 b 中展示了夾持器矩陣與感測器的底部電極粘接介面形貌，可以看機器人 - 感測器層間介面實現了很好的融合。圖 III-5 c-g 展示了抓取網紋甜瓜（重量 1250 g）和毛絨娃娃（重量 180 g）時的壓力分佈圖。
研究者還對電容訊號的穩定性進行了進一步測試。如圖 III-5 g 所示，他們用軟夾具抓起桌子上的甜瓜並將其提升 10 cm，在此高度保持約 1 秒，然後放回桌子並鬆開。重複該過程 1000 次之後沒有觀察到明顯的訊號變化，而對照感測器由於沒有拓撲纏結提供的強韌介面，它用於粘附微塔結構和介電層的薄 PDMS 在第 137 次迴圈時便出現了分層現象，感測效能失效。
最後，研究者展示了軟夾具在抓取 - 提起 - 緊握 - 釋放娃娃的動態過程中的電容和電阻響應。在初始狀態下，軟夾具完全開啟以抓取大件物品，並對感測器施加了拉伸應變。在接觸和抓握娃娃時，電容急劇增加，電阻也會隨夾具表面應變的減小而降低。然後將娃娃提起並保持約 2 秒，並在釋放時落下（圖 III-5 j）。這表明該感測器件能夠實現雙模態感測模式，從而可以應用於需要精準反饋應變和應力的服役場景。
圖 III-5。
綜上所述，研究者提出 “同質” 設計思路，在單一材料體系內透過電學調控，獲得力學適配、介面相容的材料體系。輔助以高分子聚集態結構調控策略，在不同功能層的介面之間，透過小分子擴散，引入原位聚合的交聯拓撲網路粘結層，製備的一體式粘合封裝柔性壓力感測器，在如汽車碾壓極端工況下（~300 kPa 壓應力和~ 6 kPa 剪下應力耦合作用），仍能夠表現出優異的穩定感測功能。該電容式感測器由準均質材料組成，即聚二甲基矽氧烷 - 碳奈米管（PDMS-CNT）材料體系，不同功能層之間引入的 PDMS 交聯拓撲網路結構，使得介面韌性可達~ 400 J·m^-2，以及~ 90 kPa 的剪下強度。導電、介電功能層間形成了堅固而牢靠的融合介面，實現了多材料、多結構介面的共融構築。“同質”設計可從根本上解決不同材料體系導致的介面相容性差和力學失配問題，達到材料 - 材料的共融設計，該策略對後續電子皮膚在智慧製造、健康監測等領域中複雜受力模式下的可靠穩定感測功能的構築提供了新方法。
除以上三篇代表性論文外，騰訊 Robotics X 實驗室在觸覺感測器領域還有其他工作，想要了解更多細節的讀者可以參閱以下論文。
1. 壓阻型：標題《A Single-material-printed, Low-cost Design for A Carbon-based Fabric Strain Sensor》
機構：華南理工大學、騰訊 Robotics X 實驗室等
論文連結：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0264127522005482
2. TENG 型：標題《A flexible triboelectric tactile sensor for simultaneous material and texture recognition》
機構：清華大學深圳國際研究生院、騰訊 Robotics X 實驗室等
論文連結：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2211285521010478
3. 電容型：標題《Iontronic pressure sensor with high sensitivity and linear response over a wide pressure range based on soft micropillared electrodes》
機構：南方科技大學、騰訊 Robotics X 實驗室等
論文連結：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2095927321001328#f0030