延世大学：研究基于多级微穹顶柔性压力传感器的动脉脉搏时空量化与映射机器人触诊

仿人机器人与人机交互（HMI）技术的进步，推动了重工业、服务业、国防及医疗等多个领域的发展，使机器人能够执行需要类人操作的任务，从而替代或辅助人类。特别是在医疗领域，医疗机器人的应用潜力正通过诊断、手术及患者互动等多种临床操作不断拓展，其中，实现触诊等基础医学检查技术已成为研究热点。触诊与问诊、视诊及听诊并列，是评估患者病情的重要体格检查方法，能够帮助医生获取疼痛反应、组织硬度、肿块情况、脉搏及皮肤状态等临床信息。这些信息有助于发现病理性异常，并确定生理信号源的具体位置、大小及特征。脉搏尤其能反映局部血流及心血管状况，并呈现出强度和周期性等微妙的力学特征，这要求机器人具备超越简单机械接触的精细触觉感知能力。因此，为确保医疗环境中的人机交互安全有效，应将先进的触觉传感器集成到机器人手部，使其具备类似人手的触觉感知功能。

目前的仿人机器人系统在执行操作任务时，主要依赖视觉信息。基于视觉的方法能够有效识别周围环境及目标物体，但其性能易受环境因素影响，例如目标距离、光照条件及遮挡问题等。此外，在检查人体柔软皮肤及组织的物理与生理状况方面，视觉方法存在根本性局限。特别是在医疗环境中，准确识别软组织的大小与形状，并在体检过程中评估其力学特性及生理信号至关重要。遗憾的是，仅靠视觉处理无法有效开展此类医学检查。因此，对于难以通过视觉感知的状况，触觉感知在准确评估方面显得尤为重要。然而，现有的仿人机器人触觉系统主要用于检测简单的接触以及物体的接触或分离状态。因此，这些系统尚无法胜任软组织操作、组织特性定量评估及生理信号检测等复杂任务。

一种基于人体皮肤感知机制的触觉系统已被设计出来。人体皮肤包含表皮下脊状结构及多种机械感受器（如迈斯纳小体、默克尔小体和鲁菲尼小体），能够精确感知触觉、压力和振动。为了模拟人类的触觉功能，人们开发了多种传感材料和机制，包括压电式、摩擦电式、压阻式、离子式、光学/视觉式和磁式传感器。其中，磁式和光学/视觉式触觉传感器在机器人系统中得到了广泛应用，因为它们能提供丰富的接触信息，包括接触几何形状、剪切力、扭矩以及与滑动相关的信号。然而，这些系统往往依赖于刚性摄像头模块、厚透明弹性体凝胶或嵌入式磁体。这些笨重的结构元件阻碍了在多关节机器人手指上实现薄型、贴合且完全柔软的“皮肤”，同时也限制了其在可靠检测低压触觉信号方面的结构与操作性能。相比之下，尽管薄膜压阻式和压电式传感器具有适合皮肤集成的柔性形态，但它们常面临信号漂移、持续预载荷下动态传感范围受限以及易受环境波动影响等问题。电容式触觉传感具有诸多优势，例如在低压范围内灵敏度极高，且具备长期稳定性和较强的抗环境干扰能力。不过，要充分发挥其性能，必须对压力敏感层进行精确设计与优化。表皮下圆顶状的压力敏感结构能够放大外力，从而提升检测性能。这表明，形状、尺寸和密度等结构参数对于决定人工触觉传感器的压力传感性能至关重要。基于这一认识，通过构建金字塔、圆顶和柱状等微结构来提高灵敏度的结构设计策略已被广泛采用。在电容式压力传感器中，微结构几何形状的选择不仅需考虑局部应力集中，还应兼顾气隙调节和制造复杂度。从这一角度来看，拱形几何结构具有显著优势，能够将初始的局部变形与变形的渐进式传播结合起来，从而实现对气隙和有效介电特性的连续、稳定调控。然而，单层微结构在检测范围和灵敏度方面存在局限性，特别是在压力与振动同时存在的应用场景中。因此，近期的研究致力于开发融合多种形状和尺寸的多层结构设计。此类多层结构的制造通常采用光刻、增材与减材制造以及真空辅助或应变诱导等工艺。尽管如此，在大面积、高密度、高可重复性及高通量制造方面，仍面临诸多技术挑战，尤其是在曲面或非平面上构建微结构时。此外，如前所述，将触觉传感器集成到类人手部时，往往局限于单一或少量的传感器配置。这种局限性阻碍了精确的定位并削弱了信号采集效果，这主要是由于血管信号具有脉动性和局部性特征。目前，尚未见将传感器阵列集成至类人手部以实现生理信号时空分析的相关报道。

1. 本工作提出了一种机器人触诊策略，利用集成全柔性触觉传感器的人形手，实现对动脉脉搏的时空动态实时诊断。

2. 研究采用一种简便的制造工艺，利用共晶镓铟合金制备出具有多级微观“圆顶叠圆顶”（DoD）结构的人造压敏层，实现了高密度（>72,500个/cm²）和大面积（晶圆级，良率>98%）的制造。

3. 与单级传感层相比，集成DoD结构的压力传感器表现出7.5倍的动态响应增强效果，能够在高压条件下同时检测微弱振动。

4. 该人造皮肤被集成于人形手上，指尖分布有81个传感器，整手共计801个传感器，从而能够实现动脉脉搏的时空动态实时量化与映射。

图1. 用于实时时空动脉映射的机器人触诊概念与实现。(A) 人工触诊与机器人触诊的示意图。(B) 利用多级圆顶结构柔性压力传感器的机器人触诊工作原理。(C) 利用集成柔性触觉传感器的仿人手（共801个传感器）进行生理信号检测及实时时空动脉映射的机器人触诊应用概念。

图2. 液态金属微圆顶阵列的可扩展制备与结构表征。(A) 基于共晶镓铟（EGaIn）的微圆顶阵列制备工艺的3D视图与截面视图（沿白色虚线切割）。(B) 传统方法（无EGaIn压印）与混合光刻法（有EGaIn压印）的对比。(C) 晶圆级EGaIn微圆顶制备及其良率（N = 3）。(D) 微圆顶图案化良率（平均值 ± 标准差 (SD)，N = 2）。(E) EGaIn微圆顶的可扩展高密度制备，其直径和间距可在亚微米至毫米尺度范围内调节。比例尺：100 µm（白线）。(F) 不规则微圆顶结构及其相应的高度轮廓。左图：通过共聚焦显微镜获取的直径分别为10、30、50、70和100 µm的EGaIn圆顶的3D高度图。右图：对应各圆顶的中心截面轮廓。(G) 不同直径微圆顶高度的统计分析（平均值 ± SD，N = 15）。虚线：纵横比（高度/直径 ≈ 0.11），线性度（R² = 0.995）。

图3. 多级液态金属“圆顶叠圆顶”（DoD）结构的制备与表征。(A) 多级液态金属“圆顶叠圆顶”（DoD）阵列制备工艺的3D视图与截面视图（沿白色虚线切割）。(B–D) 上图：扫描电子显微镜（SEM）图像。底部：各制造步骤中的高度剖面图及平均高度 (Havg) (N = 12)。比例尺：50 µm（白线）。(B) 单层 D50-S50 EGaIn 拱顶结构。(C) 经苯乙烯-乙烯-丁烯-苯乙烯 (SEBS)（约 1.4 µm）封装的单层 EGaIn 拱顶结构。(D) 多层 EGaIn 拱顶堆叠（DoD）结构，其中 D10-S10 微型拱顶堆叠在较大的 D50-S50 拱顶之上。(E) 聚合物微型拱顶结构薄膜的复制模塑与制造工艺。(F) 位于厚 SEBS 基底上的微图案化薄膜照片。

图4. 柔性压力传感器的电学表征与有限元分析 (FEA)。(A) 电容式柔性压力传感器配置：压力传感器横截面视图及各组件厚度。(B) 采用多层拱顶堆叠（DoD）结构薄膜的单单元压力传感器。(C) 用于 FEA 的 DoD 结构薄膜几何设计，以及预设施加压力下的应力与位移分布。(D) 拱顶中心处应力与位移变化的 FEA 结果。(E) 基于应力分布的 DoD 结构与单层微型拱顶结构的变化机制对比。(F) DoD 结构压力传感器的相对电容变化及其与基础结构（D50-S50）的对比。插图：低压范围内 DoD 结构的灵敏度 (N = 5)。(G) 固定加载压力（15 kPa）下的动态响应测试（± 3 kPa，20 次循环）。放大图：随施加模式变化的局部相对电容变化幅度。(H) 感测范围分析。插图：针对阶梯式增加压力的相对电容变化响应，显示每一步后的稳定恢复。(I) 响应时间、恢复时间及检测限。(J) 机械稳定性测试（1.5 kPa，10,000 次循环）。

图5. 用于可穿戴贴片及机器人应用的柔性压力传感器。 (A) 人造动脉（内径：4 mm）平台装置照片，该装置包含脉动循环水流，且动脉表面安装有柔性压力传感器。(B) 柔性压力传感器在不同脉搏频率（60、90 和 120 bpm）下的相对电容变化。(C) 贴片式柔性压力传感器佩戴于手腕处的照片。(D) 脉搏监测与波形分析。左图：桡动脉连续生理脉搏信号记录，显示心率为 96 bpm；右图：典型波形的放大视图，显示出明显的收缩期波峰。(E) 用于精细压力感知和生理脉搏信号检测的机器人物体操作场景。(F) 用于生理脉搏信号检测的机器人触诊场景。

图6. 用于动脉脉搏信号实时时空映射的柔性触觉传感器阵列。(A) 电容式柔性压力传感器阵列配置。左：4 × 8 柔性压力传感器阵列的结构设计。右：顶部和底部电极阵列的照片（电极尺寸：2 mm × 2 mm；间距：4–5 mm；整体尺寸：5.1 cm × 2 cm)。(B) 4 × 8 柔性触觉传感器阵列及无源矩阵电路图。(C) 模拟人体动脉状况的实验装置的红绿蓝 (RGB) 图像。输送脉动水流（70 bpm，28 °C）的人造动脉被人工皮肤（厚度：6 mm）和传感器阵列贴片覆盖。(D) 实验装置的红外 (IR) 图像。(E) 利用传感器阵列对动态人造动脉脉搏进行触觉映射和信号量化。左：显示选定时间点（0–0.84 s）传感器响应的时序热图 (i–iv)，对应脉搏波形中的标记峰值。中：峰值压力下的时空热图。右：从三个不同区域提取的触觉信号：动脉附近（青色框）、动脉上方（蓝色框）和动脉外侧（绿色框）。(F) 用于动脉时空检测的机器人触诊。上：带有传感器阵列的机器人手掌触诊手腕的示意图。下：手腕的 RGB 和 IR 图像。(G) 动脉脉搏的实时时空量化与映射。左：显示选定时间点（0–0.9 s）传感器响应的时序热图 (i–iv)，对应脉搏波形中的标记峰值。中：峰值压力下捕获的时空热图，可视化了手腕区域的触觉信号分布。右：从三个位置提取的脉搏信号：桡动脉和尺动脉上方（蓝色框）以及动脉附近（绿色框）。

图7. 完全集成柔性触觉传感器的人形手及其映射。(A) 集成柔性触觉传感器阵列的完整人形手：指尖和关节处采用高密度阵列，手掌处采用大面积阵列。 (B) 通过握住手腕进行全手触觉映射。