“人体皮肤中两种不同的感受器，分别检测静压和振动，这两种感受器在人体皮肤中协同工作，使我们能够感知到各种触觉刺激，并做出相应反应。”郭传飞介绍，通过皮肤深层组织中的静压感受器，人类可感受到物体的硬度和形状，而皮肤的表层组织振动感受器，能够让人类快速感知机械刺激，进而转化为神经信号，传递给大脑进行解析。

“要模仿皮肤的这种功能**挑战，要求传感器既具超高灵敏度，又有超快响应，这样才可在快速划过大量微小结构时，准确分辨结构尺寸、材质和数量。”郭传飞说。

           基于此，郭传飞团队研发出一种模拟人类指纹特征的柔性滑觉传感器，在单个传感器里集成皮肤中两种感受器功能，通过材料和结构创新，这种传感器可分辨10微米大小的结构，并对高达400赫兹的频率产生响应，这和皮肤中感受器能感受到***大频率范围接近。



         郭传飞介绍，通过提取传感器与目标物体接触时触觉信号，研究团队构建出机器学习模型，并将柔性滑觉传感器整合到人类手部义肢上，义肢在捕捉细小触觉信号的同时，亦能识别如棉、纱、化纤、羊毛、亚麻、泡泡纱等20种常见织物。

         通过机器学习模型，这种柔性滑觉传感器在恒定滑速时可获得高达100%的识别准确度，即使在任意划速下也能达到99%左右，远高于人类手指78%的准确度。“人工触觉在某些方面已经显著超过人类触觉。”郭传飞表示，“这种柔性滑觉传感器或可称之为‘电子皮肤’。”