精準觸覺傳感已經成為機器人、可穿戴設備和人機交互發展的研究熱點。傳統觸覺傳感系統復雜、響應遲緩，智能、高效、可存儲成為其應用的瓶頸。近日，廈門大學鄭高峰教授團隊在精密柔性觸覺傳感器領域取得突破。借鑒幾何分形原理，提出了一種基于希爾伯特曲線的觸覺傳感器自適應設計范式，位置節點的數量可以根據不同場景進行調整從而實現根據需求逆向設計，同步實現了觸感信息的存儲。既滿足了非定型曲面精確觸覺傳感的發展需求，也突破了復雜信號解耦和數據冗余等技術難題。
國際頂尖期刊Advanced Functional Materials于2025年11月10日報道了這一最新研究成果“Inverse-design Tactile Sensor with Self-information Storage via Fractal Encoding of Hilbert curve”。廈門大學鄭高峰教授和陳忠教授、美國加州大學伯克利分校林立偉教授為論文共同通訊作者，博士研究生陳梓涵為論文第一作者，研究工作得到了我院陳延平老師和顏黃蘋老師的幫助與指導。碩士研究生鄧長卓，本科生付一鳴、趙暢旭參與了本論文的研究工作，也得到國網福建省電力有限公司寧德供電公司劉子霖的協助。
1．背景介紹
觸覺感知是人類皮膚解析物體觸感的核心能力，通過評估物體特性并觸發即時反應實現交互。具體而言，壓力、力及振動等外部刺激可激活觸覺感受器，轉化為神經沖動并由大腦處理，最終形成反饋控制響應。在機器人皮膚、閉環人機交互和虛擬現實等前沿領域，現代系統已廣泛模擬觸覺感知功能。然而，當前觸覺傳感器設計范式在實現高分辨率與高精度感知時仍面臨挑戰，主要表現為信號解耦的復雜性與數據冗余問題。
2．研究內容
2.1 逆設計觸覺傳感器的設計方法
利用希爾伯特曲線的連續性和自相似性特性，一條線遍歷并填充整個表面以生成具有哈希映射表的節點。將傳感器的導電路徑設計成充滿整個平面的連續分形的希爾伯特曲線，從而巧妙地把復雜平面觸覺感知問題簡化為對曲線的電阻變化監測，從硬件本源上實現了信號降維，極大簡化了系統結構。
這條曲線上的每一個拐點都是一個獨特的“感知位點”。當觸摸發生時，壓力會改變曲線上特定點的電阻。由于整條曲線的結構是預先精確設計的，就像一個內置的物理地圖，系統無需復雜計算，通過檢測電阻變化就能瞬時定位觸摸點的位置，提高了觸覺傳感的響應速度。
每個感知位點因其在分形曲線上的獨特位置，都對應一個唯一的“身份編碼”。這意味著，觸覺信息被直接編碼在傳感器的物理結構中。傳感器本身不再只是一個收集數據的“哨兵”，而是一個自帶“花名冊”的“識別官”，實現了觸覺信息的自存儲與自識別。
圖1 基于希爾伯特曲線自適應模式的逆設計觸覺傳感器設計方法
2.2 逆設計觸覺傳感器的數學原理與實現
通過獨特的單維和兩層分離結構實現按需和數據精確的觸覺感知。首先，利用希爾伯特曲線的連續性和自相似性特性，一條線遍歷并填充整個平面以生成具有哈希映射表的節點。隨著矢量距離的增加，位置節點可以編碼以與哈希表中的條目相對應，其中每個位置節點與哈希表中的一個條目匹配。通過這種方式，哈希表被有效地存儲在傳感器中，以便其自身進行快速的觸覺信息識別。分形和希爾伯特曲線的遞歸特性意味著傳感器的感知精度從低到高不等，并且位置節點的數量可以根據不同場景進行調整從而實現根據需求逆向設計。該傳感器的設計范式最大限度地減少了傳感器與計算單元之間的接口，以提高數據壓縮率并降低計算復雜度。
圖2 逆設計觸覺傳感器中的幾何分形原理概述
2.3 逆設計觸覺傳感器的驗證與應用示例
(1) 人機交叉
面對人機界面的應用需求，逆設計觸覺傳感器能夠根據需要進行有效的逆向設計。作為概念驗證，團隊將逆設計觸覺傳感器被用于實現多功能觸摸交互。在此過程中，根據應用終端的要求分形遞歸不同階次的希爾伯特曲線導電路徑。然后利用這些導電路徑制造不同階次的逆設計觸覺傳感器。最后，組裝定制的轉換電路，并根據具體的逆設計觸覺設計傳感器進行相應的信號指令編程，從而實現對相應應用終端的控制。
圖3 不同階逆設計觸覺傳感器在人機交互中的應用
(2) 隱私保護
隱私安全始終是人們關注的熱點問題。傳統的硬件加密方法雖然直接有效，但因密鑰被盜用而降低保護效果。此外，通過密碼矩陣設置用戶密碼的方式也容易受到視覺捕捉的威脅，導致密碼泄露。在這種背景下，提出將軟件與硬件結合進行加密作為一種新的替代策略。這種方式不僅能增加密碼的復雜性，還能增強安全性。具體而言，可以利用分形遞歸生成的逆設計觸覺傳感器作為硬件密鑰，而用戶在特定位置的觸摸序列作為軟件密鑰。這種雙重加密方法不僅擴展了密碼組合可能性，提高了隱私保護的安全性和靈活性，還實現了分級管理，進一步增強了系統的整體安全性。
圖4 逆設計觸覺傳感器通過自身信息存儲實現的多維加密
(3) 便捷圖像傳輸
將圖像作為信息載體是一種簡單直觀的策略，有效傳遞意圖。不過，傳輸包含冗余信息的圖像會消耗大量存儲空間，在互聯網大數據時代，這種消耗愈發不可承受。為了解決這一問題，發送端將包含冗余信息的圖像壓縮成特定代碼，接收端則將其解壓縮回圖像。逆設計觸覺傳感器可以設計成轉換器，用戶在其上繪制圖像時，同時生成一維信號作為代碼。具體而言，用戶可以在傳感器上繪制圖案或符號表達意圖，這些滑動軌跡產生的信號將被轉化為代碼并傳輸到接收終端。在接收端，這些代碼再被解耦為實際的圖像，從而便于信息的快速傳輸與處理。這一機制不僅簡化了信息交流過程，還顯著減少了數據傳輸的存儲需求，提高了傳輸效率和準確性。
圖5 基于機器學習的圖形識別系統
3．總結
將幾何分形與硬件設計深度融合，創新提出一種結構即功能的智能感知單元，并建立適用于觸覺傳感器的適應性逆向設計范式。該范式通過雙層分離結構與希爾伯特曲線結合，以一維信號實現平面全域觸覺感知。利用希爾伯特曲線的分形遞歸特性，在單平面上生成密集位置節點，隨節點間距增大，響應電阻呈梯度變化，使傳感器通過哈希編碼實現自信息存儲。作為驗證，該傳感器可定制應用于多功能人機界面、多維加密及意圖傳輸。該技術有望為機器人、可穿戴設備和元宇宙接口提供高效智能的感知系統，推動人機融合邁向新高度。
延伸閱讀：
《觸覺技術及市場-2024版》
《機器人傳感器技術及市場-2022版》
《MEMS產業現狀-2025版》
《傳感器技術及市場-2026版》
《下一代MEMS技術及市場-2025版》
