2024年电子皮肤行业研究：机器触觉进化方向-灵巧手的下一解

2024年电子皮肤行业研究：机器触觉进化方向_灵巧手的下一解一、电子皮肤：人类皮肤的变体，触觉仿生的下一站（一）从人类皮肤看电子皮肤的底层原理相对于听觉、视觉而言，触觉感官的模仿十分困难。通过了解皮肤的感知、选择性注意、感觉引导、物体识别等原理，有助于在缺乏严格的机器人触觉传感理论基础下，探索人形机器人电子皮肤的可能性。根据《Tactilesensing-fromhumanstohumanoids》（TRANSACTIONSONROBOTICS，DAHIYA.R.S.etc.），人体触觉信号的传递过程可拆分为“刺激→皮肤形变→感受器畸变→信号传递→感知”。感应：皮肤间的四种触觉感受器感受刺激并生成触觉信号。就人类皮肤而言，触觉主要通过分布在皮肤不同深度的4种触觉感受器感知，包括默克尔细胞、迈斯纳小体、环层小体、鲁菲尼小体，该类组织位于表层皮肤至真皮层之间，当外界物理量作用于皮肤时，皮肤内的触觉感受器会产生畸变（膨胀和挤压），不同感受器的响应速度，所感受的动态频率、刺激种类不同，以感受多种外界刺激并生成触觉信号。传输：两条传输通道，感受感知传输较慢而运动感知传输较快。感受感知通过脊髓丘脑束传输，速度较慢，主要用于传递温度和疼痛等相关信息；运动感知神经通道通过背柱内侧丘系传输，速度较快，主要用于传递压力/振动等相关信息，并有助于对刺激进行空间和时间上的比较。处理：中枢系统+独立预处理。人类可以仅凭初级神经的信号脉冲感知指尖收到的弯曲和力的方向，信号到达中枢系统前会独立进行预处理和筛选以减轻中枢系统运行负担，从而减少高级神经的处理负担以及避免其它触觉的串扰。相应的，人形机器人触觉的感知主要由传感器、线束、处理器完成。其中感应过程由传感器/电子皮肤完成，将物理量转化为模拟信号在转化为数字信号；传输过程由线束完成；信号处理则由处理器完成，融合大数据模型，进而做出决策。根据《TheEvolutionofElectronicSkin(E-Skin):ABriefHistory,DesignConsiderations,andRecentProgress》（ADVANCEDMATERIALS，MalloryL.Hammocketc.），人类皮肤特性和电子皮肤需求相一致，具体包括：（1）高分辨率和宽量程：男性手掌和指尖的压力阈值平均低至0.158g和0.055g，女性的相应值低至0.032g和0.019g；电子皮肤需要如约1mm的空间感应能力，10ms级的时间分辨率以及较广的工作范围。（2）柔性化和灵敏性：人类手腕部位的皮肤能够在弯曲时经受20.4%的拉伸率，且皮肤的柔弹性、纹理隆起及形变有利于增加触觉的敏感性；对应电子皮肤的高柔弹性和灵敏性。（3）多类型感知功能：如法向力感应（用于抓握控制、物体操纵和方向确定）、拉伸应变感应（对于站立或行走等简单动作的控制）、剪切力感应（用于抓取控制和摩擦感应）、震动感应（用于滑移和纹理感应）等。（二）电子皮肤为对触觉单元的阵列集成，满足通用性、场景性需求电子皮肤为具备仿生性、柔弹性的触觉传感器，包括通用性能和场景性能。通用性需求：电子皮肤可以简化为对触觉单元的阵列与集成，集成过程采用了特殊的组织方式，以实现类人类皮肤的柔弹性、灵敏性、高分辨率、宽量程等特征。场景性需求：电子皮肤应对不同场景会有不同的特殊化新功能，如在假肢领域会有多维感知、健康检测需求，对应空间感知、神经接口等具体化功能。1.阵列集成：将尺寸很小的触觉器件集成为较大的阵列阵列集成通过阵列扫描，实现压力分布等参数的精细化测量。根据《仿生触觉传感器研究进展》（中国科学，张景等），阵列集成指将尺寸很小的器件集成为较大的阵列，既可以实现对测量参数更高维度的拟合，也可以将各类器件集成嵌入柔性衬底，实现触觉传感器的延展性和轻薄适形，方便人体或机器人佩戴。其制备过程包括：在基板上旋涂柔性电路板→安装固化柔性敏感单元→安装固化柔性数字电路元件→电镀电极→压制聚合物保护层→将柔性传感器从基板上拆卸→在背面电镀逻辑电路。2.柔弹性：对受测对象进行表面适形的准确检测柔弹性可以定义为材料产生裂纹时的延伸率，延伸率越大，柔弹性越好。根据《ElectronicSkin:RecentProgressandFutureProspectsforSkin-AttachableDevicesforHealthMonitoring,Robotics,andProsthetics》（ADVANCEDMATERIALS，JunChangYangetc.），柔性传感器具有良好的延展性、灵活性和柔韧性，可以满足机器人对弯曲、挤压、扭转等形变的精确触觉感知。其中传感器的内在柔性可以通过以下方法实现：在轻质且延展性良好的非晶体链基体材料中嵌入稳定性良好的规则晶体或纳米金属，相当于在松散混乱的氢键结构中增加紧密规则的晶体结构以提升整体韧性。柔性化的传感器可以自由折叠或弯曲,对受测对象进行表面适形的准确检测，并且具有轻量化、高韧性、寿命长等特征。3.微结构：增加裂纹、凸起等进一步提高传感器灵敏度通过微结构设计可以进一步提升电子皮肤的灵敏度和拉伸性。根据《仿生触觉传感器研究进展》（中国科学，张景等），增加裂纹结构或者凸起都可以增加敏感元件受到外力时的三维形变幅度，提升传感器的灵敏度。比如仿造蜘蛛腿关节附近的裂纹状狭缝器官设计裂纹连接的传感器，可以在0.5%的应变下,实现比无裂缝样品高450倍的电阻变化，并新增检测径向振幅的功能；又比如通过微金字塔结构设计，可以提高柔性压力传感器的灵敏度，并扩展其测量范围。微结构优化在不显著增加制造成本的同时，可以改善柔性触觉传感器的灵敏度、拉伸性等性能，还可能增加新的测量功能。4.场景需求：通用性基础上根据使用场景各有侧重电子皮肤具有材料仿生、触觉感应、大规模集成、生物信号处理等特点与需求。根据《ElectronicSkin:RecentProgressandFutureProspectsforSkin-AttachableDevicesforHealthMonitoring,Robotics,andProsthetics》（ADVANCEDMATERIALS，JunChangYangetc.），材料仿生的高柔弹性可以提升电子皮肤的舒适性和减少磨损损坏，自我修复能力和生物相容性也将提升电子皮肤的应用范围；触觉感应可用于检测人体运动和生命体征，如心率、呼吸和体温，也可以帮助机器人感知检测温度和物理刺激，如实现倒温开水等精细操作；大规模集成有助于降低电子皮肤成本，方便推广使用；而处理来自大量传感器的信号并形成反馈可以在机器人和假肢中实现类人触觉传感。人形机器人电子皮肤在通用性能的基础上强调规模制造、多类型感知等。电子皮肤可应用于人体穿戴、机器人、医疗假肢等领域，性能要求虽各有侧重，但整体性能要求逐步提升。电子皮肤包括通用性能需求和场景性能需求：通用性能需求包括基体材料的柔弹性、自愈能力、压力/拉伸/温度传感等；而场景性能需求各有侧重，例如人体穿戴领域强调化学感应、无线通信，机器人领域强调大规模制造与集成、空间触觉传感、多类型感知、晶体管柔弹性，而医疗假肢领域强调神经接口。（三）触觉单元技术路径多样，适用于不同的应用场景根据《触觉传感器与电子皮肤研究进展》（电子机械工程，朱盛鼎等），触觉传感器从原理上可分为压阻式、电容式、压电式和光学式。最常用的是压阻式、电容式、压电式，比较新颖的是光学式。压阻式触觉传感器：压阻效应是指当压阻材料受到应力时，其内部电阻率发生变化，采集电路通过将电阻的变化转化为便于测量的电信号来检测传感器的受力大小。以柔性压阻式触觉传感器为例，其三明治结构包含上下两层导线构成的电极层与力敏薄膜层构成的感应层，当受到应力时，力敏薄膜的电阻变化信号便会被传出。电容式触觉传感器：受到法向力时，其上下电极板的间距发生改变，导致传感器的电容值发生变化；当传感器受到切向力时，上下电极的重合面积发生变化，也会导致传感器的电容值发生变化，因此便于测量三维力的大小。以可测量三维力的新型柔性电容式触觉传感器为例，其上下两个电极层，中间电容器以2×2阵列构成传感单元，对传感器施加力时，它会改变4个电容器的电容，从而区分不同方向的力。压电式触觉传感器：压电效应指当晶体受到法向力时，内部产生电极化现象，撤掉外力时，晶体又恢复到不带电状态。将压电式触觉传感器连接到电荷放大器和测量电路上，采集其与所受外力相关的电信号，从而实现触觉检测。以三维力压电式触觉传感器为例，其由4个小正方形上电极、聚偏二氟乙烯（PVDF）层和一个大正方形下电极构成的三明治结构制成，当凸点受到法向力或切向力时，4个压电容器的电荷产生变化，通过测量电荷量变化得到法向力及切向力大小。光学式触觉传感器:将传感器所受压力映射为光信号强度、波长等性质的变化，通过检测光学信号来检测传感器所受压力。光学式触觉传感器所依赖的传感原理包括光强调制、光纤布拉格光栅技术和干涉测量检测。以阵列式光学式触觉传感器为例，其可测量镜子法向压力，当某传感元件受到法向压力时，接收光纤中的光强度增加，相机接收到的光信号像素也随之增加，通过比较空载和受到法向压力时相机的图像即可检测镜子受到的法向压力。不同技术路线的传感器优劣各异，适用于不同的应用场景。根据《触觉传感器与电子皮肤研究进展》（电子机械工程，朱盛鼎等）、《高灵敏度柔性电子皮肤的研究与应用进展》（传感器与微系统，吴帅帅等），不同机制的传感器在灵敏度、压力感知范围、响应时间、工作频率、阵列化集成等方面各有优劣。例如大应变的测量可选择压阻式传感器，电容式传感器测量的法向力灵敏度较高，便携式的测量场景可选择压电式传感器，而在复杂电磁环境下光电式传感器具备更强的稳定性。二、赋机器人以“触觉”，国内企业已有产品落地（一）人形机器人的交互智能依赖于触觉感知1.搭配阵列触觉传感器，人形机器人双手更灵巧更精准的力控和更灵活的抓取是特斯拉灵巧手的迭代方向。根据TeslaBotUpdate视频，一代机器人灵巧手具有“自适应性（Adaptivegrasp）”和“非反向驱动能力（Non-backdrivablefingers）”，可以做到能做到收拾杯盘等复杂活动、分拣乐高等；根据23年12月特斯拉在YouTube公布的视频，二代机器人灵巧手的仍保持11个自由度，但是运动的速度和抓取性能大幅提升，指尖中阵列触觉传感器的使用是重要增量，可以做到精准力控并双指捏起鸡蛋。根据23年12月特斯拉在YouTube公布的视频，二代灵巧手指尖配有触觉传感器，机器人先用左手的大拇指和食指抓取鸡蛋，之后传递给右手，右手的食指和拇指接到鸡蛋后将鸡蛋放到托盘上，其中的亮点包括：（1）精准力控：依靠触觉传感器反馈，力控恰到好处，双指捏起但不捏碎鸡蛋；（2）软硬件协同升级：机器人“大脑”知道何时加力、何时减力，并指导灵巧手进行操作，执行装置可以精准完成大脑下达的命令并连贯完成动作。2.机器人走向通用化依赖全身感知，对传感器硬件和数据处理方式提出挑战身体触觉感知是人形机器人走向通用化、智能化的关键一环。根据《Neuro-inspiredelectronicskinforrobots》（ScienceRobotics,FENGYUANLIUetc.）研究，未来的机器人系统需要全身触觉感知能力，以便在动态、非结构化且不确定的环境中安全地进行交互。在过去的几十年中，研究人员探索了电阻式、电容式、光学、压电式等多种方法，然而无论是单独还是堆叠，机器人仍远未达到人类所拥有的触觉感知能力。未来电子皮肤发展到覆盖整个身体，所带来的挑战包括传感器硬件和数据处理方式：（1）传感器硬件：向柔弹性、高灵敏、低功耗演变。复盘机器人传感器发展历史，1980s出现带有传感器关节的机械手；1990s出现类皮肤传感器；2000s出现阵列式薄片触觉传感器；2010s出现由刚性传感器和柔性电路板叠合而成的触觉传感器；2020s出现自供能触觉传感器（如结合太阳能电池技术）。未来机器人触觉感知面积的增加或撬动更加高效的电子皮肤技术。（2）数据处理方式：由集中式向分布式演变。随着电子皮肤覆盖面积增加，所产生的数据量快速增加并接近极限，而将所有数据发送到机器人大脑（中央处理器）将占用大量的带宽并增加负荷，这就依赖分布式低功耗电子硬件来实现（如电子皮肤本身承担一部分计算功能），该概念与人体中枢、周围神经系统分工原理类似。根据《Neuro-inspiredelectronicskinforrobots》（ScienceRobotics,FENGYUANLIUetc.）数据，统计人体主要部位相对面积（x轴）和触觉感受器数量（y轴），并绘制散点图，其中斜率表示单位面积触觉传感器的分布密度，斜率越大，该部位对触觉感知的需求也越高。因此，参考人体触觉需求，我们认为，电子皮肤将优先在灵巧手的指尖、指节、手掌渗透，以提升处理复杂任务的能力；之后将向手腕、肩膀、膝盖、大腿渗透，提升交互能力；最后将逐渐覆盖全身，走向通用化、智能化。（二）柔性触觉传感器应用广泛，市场潜力大电子皮肤类属于柔性触觉传感器大类，机器人及医疗领域有望加速成长。目前消费电子是柔性触觉传感器最主要的需求来源，如手机、无线耳机、VR/XR、运动手表等穿戴电子设备，占据大约24%的份额；此外医疗、汽车及机器人也是主要应用方向，如心率监测、汽车智能座舱和指尖传感等提升设备智能化领域，合计占比近60%；预计随着电子皮肤综合性能的快速提升及成本的下降，未来医疗及机器人领域需求增长较快，有望进一步打开市场成长空间。柔性触觉传感器市场空间释放在即，产品类型以电容式和离电式为主。电子皮肤当前市场空间较小，但长期增速较快。据QYResearch，2022年全球柔性触觉传感器为15.3亿美元，预计2029年市场规模将达到53.2亿美元。应用端市场以电容式产品为主，近几年才发展起来的离电式势头迅猛。离电式可以看作电容式传感器的高阶版本，其通过测定在压力下发生变化的离子-电子双电层的超级电容值大小，从而记录压力数值，相比于压阻、压容、压电等其他传感机理，离电传感被认为具有较高的压力响应灵敏度、信噪比、抗干扰性、压力分辨率等，此外还具有比如独特的高透明性、动静态力响应宽等特性。虽然离电式触觉传感器制备工艺复杂、成本端降低相对困难，但在综合性能上相比传统电容式等传感器更加全面，适合应用在高端产品上。（三）国内企业在机器人柔性触觉传感器领域已有应用柔性触觉传感器高端产能被外国占据，市场格局较为集中。根据QYReaearch数据，全球柔性触觉传感器市场主要被海外企业占据，全球排名TOP5的厂商主要包括Novasentis、Tekscan、JapanDisplayInc.(JDI)、Baumer、Fraba，合计占有大约57.1%的市场份额；国内企业主要包括钛深科技、青岛立邦达碳传感、广州埔慧、嘉隆集团、汉威科技。慧闻科技等。亚太为柔性触觉传感器主要消费市场。亚太地区占据了柔性触觉传感器超过三分之一的消费份额，除此以外，欧洲和北美也是主要的消费市场。由于该行业技术壁垒相对较高，研发周期长，研发资金投入大，业内高端人才相对稀缺，因此南美、中东及非洲等地区市场规模相对较小。柔性触觉传感器是相对较新的领域，全球头部企业既有跨国集团又有初创公司。跨国集团：Tekscan、JDI、Baumer、Fraba等企业在其细分子领域已深耕多年（JDI在2012年由索尼、东芝、日立显示部门整合而成），在传感器领域种类多，下游以泛制造领域为主，包括工业机器人、工业自动化、新能源等。初创公司：Novasentis、Syntouch等企业成立时间较短，以技术为导向，聚焦于新型触觉传感器领域，如Novasentis的技术来源于前苹果公司高管RalphRusso和EMP（机电聚合物）领域技术专家Dr.QimingZhang，产品应用于AR/VR、智能手表、腕带、智能服装等领域；Syntouch则诞生于南加州大学生物医学工程系，产品可搭载于机器人灵巧手，定制化属性强。国内企业发力柔性触觉传感器领域，且在机器人领域已有产业化应用。上市公司：以自研或投资的方式切入柔性触觉传感器。（1）汉威科技：根据公司财报，公司子公司苏州能斯达的柔性微纳传感器目前已在智能机器人领域有明确的应用，并与小米科技、九号科技、深圳科易机器人等积极开展业务合作；（2）申昊科技：根据公司23年12月公司投资者问答，公司的电子皮肤传感器尚处于小批量试用阶段，首先在自身的操作机器人端进行应用；（3）柯力传感：根据公司财报，在机器人领域，公司已经进行了多款扭矩传感器、多维力传感器等产品的送样和试制，同时围绕“人形机器人”所涉及的触觉、视觉传感器积极寻求对外投资机会。初创&合资企业：技术根底强，更为聚焦于机器人触觉传感器。（1）帕西尼：根据公司官网，创始团队来自早稻田大学，其生产的多维触觉传感器可搭配于公司的灵巧手产品，用于家庭服务、医疗康养等场景；（2）纽迪瑞：根据公司官网，在机器人领域，公司提供应用于手腕。脚踝的六维力传感器，应用于各关节的关节扭矩传感器和应用于指尖的指尖触觉传感器；（3）力感科技：根据公司官网，公司提供薄膜压力传感器、阵列式传感器，厚度薄、柔韧性好，可应用于无损检测、机器人、生物力学等领域。三、新产品新应用，触觉传感器让灵巧手更加智能（一）日本XELA：聚焦于触觉硬件+软件，助力灵巧手处理复杂任务日本XELA专注于三维触觉传感器的开发、集成与应用。根据XELA官网，XELARobotics是日本早稻田大学的子公司，主要提供可应用于灵巧手的三维触觉传感器和电子皮肤，公司产品包括硬件、软件两大类。（1）硬件：可检测三维力，具有轻薄、柔软的特点，布线少，可以集成到机器人本体，灵巧手，机器人夹爪等部位，使机器人能够感知和理解物体的形状、质地、温度等信息。公司共有四种类型的产品：uSkinPatch产品呈扁平化，根据其触点分布方式分为4×6、4×4、2×2、2×1、1×1五种主要类型；uSkinCurved产品呈曲面结构，主要应用于指尖；uSkinProtect产品在Patch的基础上增加保护结构，主要应用于夹具；uSkinMultibend产品的定制化属性更强，触点之间可以弯曲，可灵活安装于圆柱体等表面。（2）软件：公司推出软件和APP以更好发挥硬件传感器的性能，包括基本触觉功能的感知（如坐标通讯、数据记录），数据后处理（如力校准、干扰补偿），识别物体信息（如识别重量、纹理），物体抓取检测（如检测滑动、变形）等。XELA将触觉传感器集成到灵巧手和爪具上，以准确高效地执行复杂任务。根据XELA官网：（1）对于多指灵巧手而言，触觉传感器的主要布置位置为指尖、指节、手掌。AllegroHandCurved灵巧手使用了uSkinPatch、uSkinCurved（用于指尖）产品，每一根手指（非拇指）配有4个传感器共78个触点，拇指配有3个传感器62个触点，手掌配有3个传感器72个触点，合计单手配有18个传感器368个触点；AllegroHandFlat结构更为简单，仅使用了uSkinPatch，每一根手指（非拇指）配有4个传感器共64个触点，拇指配有3个传感器48个触点，手掌配有3个传感器72个触点，合计单手配有18个传感器312个触点；该类灵巧手由WONIKRobotics公司开发，可完成小部件组装、水果采摘、工件拾取等复杂工作。（2）对于夹具而言，触觉传感器用量大幅减少，以F2-85Gripper、ParallelEGIGripper产品为例，仅在夹具的手爪部分搭配2个24触点的uSkinProtect传感器。触觉传感器辅助机器人进行深度学习，轻松实现复杂任务。在传统的机器人控制技术中，物体的方向和形状的所有可能运动都是根据物体识别获得的信息手动编程的，在处理布料、绳子等无定形物体时，很难在程序中描述所有情况。根据早稻田大学官网，由日立株式会社和早稻田大学科学与工程学院的研究小组共同开发了一种深度学习型机器人控制技术，该技术引入深度学习模型，通过获取机器人视觉、触觉传感器（实验所用机械臂搭载XELA的三维触觉传感器）所收集的信息，进行自主学习并对物体的形状、位置、方向进行判定，并采取合适的动作指令，可以完成例如抓住并打开布包拉链等复杂的任务。因此，精细化触觉信息的获取对于机器人灵巧性的提升较为重要。（二）帕西尼：依托触觉技术生产传感器、灵巧手和人形机器人技术传承自早稻田大学，深耕于触觉领域。根据帕西尼官网，帕西尼感知科技创始成员来自于发布了世界上首款人形机器人的日本早稻田大学机器人实验室，延续优秀的研发资质，公司拥有触觉传感器、触觉灵巧手、人形机器人等多样化产品，为3C电子、物流