在機器人中復刻人類體感網絡對于靈巧的操作至關重要，以確保對不同柔軟度和紋理的物體有適當的抓取力。盡管人工觸覺感知在物體識別方面取得了進展，但準確量化觸覺感知以識別柔軟度和紋理仍然具有挑戰(zhàn)性。

為了解決這一難題，近日，浙江工業(yè)大學吳化平&西湖大學姜漢卿團隊報告了一種使用雙模觸覺傳感器捕獲多維靜態(tài)和動態(tài)刺激的方法，允許同時量化柔軟度和紋理特征。該方法可實現彈性系數和摩擦系數的協同測量，從而提供了一種通用策略，用于獲取與精細物體進行無疤痕、防滑交互所必需的自適應夾持力。通過配備該傳感器，機械臂識別豬粘膜特征的準確率為98.44%，并穩(wěn)定地抓取視覺上難以區(qū)分的成熟白草莓，實現可靠的組織觸診和智能采摘。提出的設計概念和全面的指導方針將為觸覺傳感器的發(fā)展提供見解，為機器人技術帶來前景。