让科幻走进现实——基于纳米材料的仿生触觉传感器探秘


1 前言

通过与物体的物理接触获取信息的可穿戴触觉传感器在机器人、医疗保健监控和可穿戴设备应用方面的潜在应用引起了人们极大的关注。受到生物触觉感受系统的启发,近年来比较火热的研究方向是触觉传感器的设计的制备。人类皮肤是触觉感官研究的一个重要标准,因为它复杂的触觉感知能力是由各种机械感受器的结构和功能特征促成的。这些机械感受器通过穿过细胞膜的离子通道将物理刺激转化为电信号。随后,这些电信号由感知神经元传递到中枢神经系统,以超低功耗的方式进行翻译和进一步处理。为了提供类似于人类皮肤的感知能力,与机械感受器的测量和转换机制以及神经网络信号处理相关的仿生技术已经得到了广泛的研究。前者涉及材料和传感器的结构设计,提高灵敏度和机械耐用性。从小分子和聚合物到超薄硅和无机导体,各种各样的材料被用于在柔性基底上制备人工受体。机械性能相对较差的材料导致传感器不够耐用,限制了其应用。在纳米材料中作为替代材料,比如碳纳米管(CNTs)和二维材料已经在柔性高性能传感器中进行了广泛的研究。后一种方法涉及设计基于神经元和突触的生物感受机制的感觉系统。从晶体管、忆阻器等神经形态器件到脉冲神经网络等各种方法都被用来研究触觉感受系统的有效信号处理和低功耗操作。在此,笔者提供了一个简要的以纳米材料为基础的仿生高性能触觉感受系统的概述。

人工触觉感应方法

触觉传感器需要高度柔性和灵敏,以感知接触力和获得足够的触觉信息,特别是在与未知的物体或表面交互时。触觉传感器的研究主要集中在能够检测智能机器人和可穿戴健康监护系统应用的非常小的接触力的柔性和敏感器件的开发上。此外,在传感器材料、器件设计、转换方法、信号传输和数据分析等方面的研究也取得了巨大的进展。目前生产的主要类型的触觉传感器是基于压阻、压电、摩擦电、电容、光学和磁传感方法,来检测物体的形状、纹理和力。

作为传感器的重要实例,使用金属或半导体材料作为传感元件的压阻型触觉传感器得到了广泛的应用。尽管其结构简单,但表现出较高的灵敏度和稳定性。Park等人报道了一种由原子级厚度的MoS2应变片和有源矩阵(AM)背板电路组成的大面积柔性压阻传感器阵列。MoS2是一种具有代表性的二维半导体材料,具有优异的机械性能,使得所得到的传感器阵列能够与薄而软的聚合物衬底集成,从而实现电子皮肤等多种可穿戴应用。此外,由于串扰较低,触觉传感器阵列显示出较高的多触点灵敏度,可以成功地检测到人手抓取的物体形状。[1] 为了开发一种与皮肤弹性相似的触觉传感器,Wang等人展示了一种基于本质可拉伸聚合物和导电CNTs的高分辨率触觉传感器。整合扫描和数据连接线路组成的高的器件集成密度提供高分辨率的感知能力,类似于人类皮肤的感觉受体。[2]

图1. 用于压阻传感的触觉传感器

随着对各种可穿戴应用(如医疗监护仪)中无需外部供电的传感器的需求增加,利用压电和摩擦电效应的传感器的研究也在继续。压电效应是通过在机械变形下形成一个偶极子来产生电力,它已经被用于各种方式来实现对机械刺激高度敏感的触觉传感器。近年来兴起的一个研究热点——TENGs,与依赖于偶极形成的压电效应产生的电相反,TENGs利用两种材料之间的电负性差产生电。因此,由于TENGs的发电机理不同于压电纳米发电机,所以可以在较小的外部刺激下产生响应性非常好的输出电压。基于纳米材料的摩擦电纳米发电机能够将超薄器件集成在柔性织物或皮肤上,用于可穿戴应用。Lee等人报道了一种基于石墨烯电极的结构和负泊松比的辅助设计的器件,该器件促进了与皮肤的适型接触和良好的拉伸性(高达13.7%),允许在严重变形下稳定运行。良好的输出特性和高机械拉伸能力使该器件可以作为一个自供电的、可穿戴的触摸输入器件,通过简单的触摸传递信息。此外,过渡金属硫族化物(TMDC)材料,如MoS2,MoSe2、WS2和WSe2由于其不对称的结构,最近也被发现其表现出摩擦电效应。许多研究人员尝试使用2D TMDCs用于超薄TENG触觉传感器,用于自供电的可穿戴应用,这一目标是通过利用这些材料的单原子厚度所产生的优异机械性能实现的。[3]

图2. 基于石墨烯辅助设计的可穿戴可拉伸摩擦电动纳米发电机(TENG)触觉传感器

模拟机械功能

人体皮肤中的感觉器官被称为“机械感受器”,它能将来自外部环境的物理刺激高效地转换为感受器电位。快自适应(FA)和慢自适应(SA)脉冲分别通过离子通道响应动、静态力;然后这些脉冲通过神经元传递到大脑。大脑对这些信号的分析决定了人们对来自环境的物理刺激的感知方式。近年来,许多研究人员模仿人体皮肤机械感受器的功能,开发出低功率、高灵敏的人工触觉感觉系统。

Tee等人展示了一种人工机械感受器,在柔性聚合物衬底上它由压阻式压力传感器和的电压控制有机振荡器组成。该金字塔形压力传感器由柔性碳纳米管和聚氨酯复合材料组成,能够在较宽的压力范围内灵敏地检测外界刺激。有机振荡器将模拟压力刺激转换成数字频率信号,其方式类似于SA触觉感受器的反应。材料的机械柔性使器件能够集成到可穿戴手套中。此外,传感器的输出可以用电和光发生脉冲刺激离体神经元,这些光发生脉冲对应一系列人类动作电位频率。[4]

图3. 集成柔性碳纳米管(CNT)-聚氨酯作为微结构电阻触觉传感器和压控振荡器的皮肤数字机械感受器。

压电陶瓷型和压阻型触觉传感器可以探测到类似SA机械感受器的静压刺激。但是,与FA机械感受器不同,它们测量动态力的能力有限。由于这些传感器的输出信号随外加压力的强度有效地变化,因此利用压电或摩擦电传感器可以克服这些传感器检测动态压力的固有缺陷。Chun等人报道了一种触觉传感器阵列,它能够对静态(压力)和动态(振动)刺激进行灵敏度检测。该阵列由两种不同类型的传感器组成:一种是检测压力刺激的互锁渗透石墨烯的高密度压阻传感器阵列,另一种是由高分子聚(乙烯石脑油)(PEN)和聚四氟乙烯(PTFE)薄膜制成的TENG,用于测量振动,从而模拟SA和FA机械感受器。两个人工机械感受器产生的输出信号类似于人类的神经尖峰信号,能够将触觉数据从传感器高效传输到更高的感知水平。[5]

图4. 由摩擦电和压阻传感器组成的自供电触觉传感器

仿生信号处理机制

除了开发仿生结构材料和模拟机械感受器功能的器件外,模拟高效传感系统相关信号过程的系统也在研发中。皮肤中的机械感受器对外部物理刺激产生被称为“动作电位”的电信号。开发一种能够模拟神经元功能的人工突触,将使基于神经网络的神经形态计算具有可控性和低功耗。但是人工感官网络的集成度可能会受到限制,因为受体传感器和神经形态器件(如晶体管和记忆电阻器)分别集成在器件衬底上。Wu等人报道了具有综合学习和可变记忆能力的自供电触觉系统。器件由一个简单的发动机组成,在没有外部电源的情况下产生增压电脉冲。在摩擦层上涂覆还原石墨烯(RGO)代表了该器件的关键结构和功能特征。rGO是一种能记忆大量信息的电子体陷阱。因此,含有rGO的TENG器件同时充当受体和突触,而不需要单独的神经形态回路。包括RGO在内的组成材料的良好的机械柔韧性使器件能够集成在人的手指上。组装好的传感器使用户能够记录与手指先前和当前动作相关的信息,这是可穿戴智能手套的必要功能。[6]

图5. 智能自供电神经形态传感器

5 展望

研究人员模拟人体皮肤触觉感知系统的结构和功能,以开发可穿戴式人工触觉传感器,执行与环境的物理交互任务。此外,基于多种转换方法的可穿戴触觉传感器,如压阻、压电和摩擦电,已在多种应用中得到证明,包括用于机器人的电子皮肤、智能手套和可穿戴设备的触摸输入。最近,科研人员进一步研究了模拟人类大脑的神经形态计算方法,目的是开发高性能、低功耗的触觉感知系统。尽管最近取得了相当大的进展,但在可穿戴触觉感知系统能够有效地应用于实际设备之前,还需要克服许多挑战。

参考文献:

[1] Park, et al., All MoS2-Based Large Area, Skin-Attachable Active-Matrix Tactile Sensor. ACS Nano 2019, 13, 3023−3030.

[2]Wang, et al., Skin Electronics from Scalable Fabrication of an Intrinsically Stretchable Transistor Array. Nature 2018, 555, 83−88.

[3]Lee, et al., Graphene-based Stretchable/Wearable Self-powered Touch Sensor. Nano Energy 2019, 62, 259−267.

[4]Tee, et al., A SkinInspired Organic Digital Mechanoreceptor. Science 2015, 350, 313−316.

[5]Chun, et al., SelfPowered Pressure- and Vibration-Sensitive Tactile Sensors for Learning Technique-Based Neural Finger Skin. Nano Lett. 2019, 19, 3305−3312.

[6]Wu, et al., Self-Powered Tactile Sensor with Learning and Memory. ACS Nano 2019, DOI: 10.1021/acsnano.9b07165.

推荐相关阅读文献:

[1] Sun,et al., Active Matrix Electronic Skin Strain Sensor Based on PiezopotentialPowered Graphene Transistors. Adv. Mater. 2015, 27, 3411−3417.

[2] Chun, et al., A SelfPowered Sensor Mimicking Slow- and Fast-Adapting Cutaneous Mechanoreceptors. Adv. Mater. 2018, 30, 1706299.

[3] Wan,et al., An Artificial Sensory Neuron with Tactile Perceptual Learning. Adv. Mater. 2018, 30, 1801291.

[4] Zhang, et al., Bioinspired Artificial Sensory Nerve Based on Nafion Memristor. Adv. Funct. Mater. 2019, 29, 1808783.

[5] Lee. Et al., Biomimetic Tactile Sensors Based on Nanomaterials, ACS Nano 2019, DOI:10.1021/acsnano.0c00363.

[6]Wang, et al., Artificial Synapses Based on Multiterminal Memtransistors for Neuromorphic Application. Adv. Funct. Mater. 2019, 29, 1901106.

[7] Lei, et al., Low-voltage High-performance Flexible Digital and Analog Circuits Based on Ultrahigh-purity Semiconducting Carbon Nanotubes. Nat. Commun. 2019, 10, 2161.

[8] Wan, et al., Artificial Sensory Memory. Adv. Mater. 2019, 1902434.

[9] Seol, et al., Triboelectric Series of 2D Layered Materials. Adv. Mater. 2018, 30, 1801210.

[9] Yi, et al., Ultra-Adaptable and Wearable Photonic Skin Based on a Shape-Memory, Responsive Cellulose Derivative. Adv. Funct. Mater. 2019, 29, 1902720.

[10] Han, et al., Piezo/Triboelectric Nanogenerators Based on 2-dimensional Layered

Structure Materials. Nano Energy 2019, 57, 680−691.

本文由Nano optic供稿。

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