《用于触觉感知的电阻式传感器技术的最新进展》IEEE SENSORS 2022综述文章解读
目录
一、先搞懂：这篇文章为啥重要？
二、模仿人类皮肤：触觉感知是什么？
三、怎么判断传感器好不好用？
四、核心：怎么让传感器更厉害？
第一招：选对材料（材料设计）
1. 传统材料：金属和半导体
2. 新型材料：导电复合材料（重点！）
3. 更特别的材料：液态金属、离子溶液
第二招：设计好结构（结构设计）
1. 宏观结构：肉眼能看到的大形状
（1）应变片做 “曲折形”
（2）设计 “易变形结构”：悬臂梁、桥、膜
（3）优化 “接触界面”：让接触面积随压力变
2. 微观结构：纳米 / 微米级的小形状
（1）电子接触理论：靠微观凸起的接触面积变化
（2）隧道理论：靠电子 “跳” 过绝缘层
五、实际用的时候，传感器会遇到啥问题？
六、信号不准怎么办？
七、怎么把很多传感器拼成 “电子皮肤”？
1. 硅基集成：分辨率高但不软
2. 柔性集成：软但有串扰
（1）物理方法：隔离像素
（2）电学方法：用 “有源矩阵”（集成 FET）
八、总结与未来方向
1. 现在的进展
2. 未来要解决的 3 个关键问题
一、先搞懂：这篇文章为啥重要？
现在机器人越来越多，比如手术机器人要摸软 tissue、VR 手套要感知手的动作，都需要 “触觉”—— 就像人靠皮肤判断物体软硬、纹理一样，机器人得靠 “电子皮肤”（触觉传感器）。
“电阻式” 触觉传感器，因为它比其他类型（比如电容式、压电式）更实用：结构简单、好做、读数直接、灵敏度高。比如电容式容易受干扰，压电式测不了静态压力（比如一直按住的力），而电阻式能避开这些坑。
关键原理 ——“压阻效应”：1856 年开尔文发现，材料受压后电阻会变。这个变化能用公式算：\(\Delta R/R_{0}=(1+2\nu )\varepsilon +\Delta \rho /\rho\)：
- \(R_0\)：没压力时的电阻（比如传感器 “没摸东西” 时的基础电阻）；
- \(\nu\)（泊松比）：材料受压时 “变胖” 和 “变矮” 的比例（比如海绵压下去，上下变薄、左右变宽，这个比例就是泊松比）；
- \(\varepsilon\)（应变）：材料变形的程度（压得越狠，应变越大）；
- \(\Delta \rho\)：材料本身电阻率的变化（有些材料受压后，内部导电能力会变）。
简单说：电阻变化来自两方面 —— 要么材料形状变了（比如压弯了），要么材料本身导电能力变了（比如内部导电通路多了）。
二、模仿人类皮肤：触觉感知是什么？
要做 “电子皮肤”，得先学人类皮肤怎么工作。文章说，人类皮肤有 4 种 “触觉感受器”，就像 4 种 “小传感器”，图 1 就是它们的样子：
图 1a：皮肤的横截面，能看到感受器藏在不同深度；
图 1b：4 种感受器的示意图，分 “慢适应（SA）” 和 “快适应（FA）” 两类：
- Merkel 盘（SA-I）：在皮肤表层，慢适应 —— 比如你一直按住一个硬币，它能持续感知，还能分辨硬币上的花纹（高分辨率）；
- Ruffini 小体（SA-II）：在深层，慢适应 —— 能感知皮肤被拉伸（比如抓握东西时的拉力）；
- Meissner 小体（FA-I）：表层，快适应 —— 能感知低频振动（比如摸过粗糙的桌面，手会感觉到轻微震动）；
- Pacinian 小体（FA-II）：深层，快适应 —— 能感知高频振动（比如手机放在口袋里的震动）。
人类指尖的感受器最密，有 241 个 / 平方厘米，能分辨 1mm 的细节（相当于能摸出纸上的细横线）。电阻式触觉传感器就是模仿这个 —— 用很多的 “传感单元” 组成阵列，像皮肤的感受器一样覆盖整个感受野。
三、怎么判断传感器好不好用？
就像买手机要看像素、续航，评价 “电子皮肤” 也要看 8 个关键指标，这些是判断它能不能用在实际场景的核心：
- 空间分辨率：传感器 “像素” 的间距（比如两个 sensing 单元之间的距离），间距越小，越能看清细节（比如能分辨物体边缘）；
- 灵敏度：受压后电信号变化有多明显（公式 \(S=(\Delta R/R_0)/\Delta P\)）—— 比如轻轻按一下，电阻变化率大，说明灵敏度高（能感知很轻的力，比如一片羽毛）；
- 线性度：电信号和压力是不是 “成正比”—— 比如压 1N 时信号变 1，压 2N 时变 2，这样校准起来简单；如果压 2N 时信号变 3，就叫 “非线性”，不好用；
- 检测限 & 动态范围：检测限是 “最小能测的力”（比如能不能测到水滴的重量），动态范围是 “最大能测的力”（比如能不能测到人手按压的力），最好是 “既能测轻的，又能测重的”；
- 滞后：加载（按下去）和卸载（松开）时，信号是不是重合 —— 比如按到 1N 时信号是 2，松开到 1N 时信号是 1.5，这就是滞后，会导致读数不准；
- 响应时间：按下去后，多久能出稳定信号（人类皮肤是 30-50ms，传感器最好接近这个速度）；
- 功耗：耗电少不多（比如可穿戴设备，耗电多了很快就没电）；
- 柔韧性：能不能弯（比如贴在机器人手指、人的手腕上，弯了还能正常工作）。
灵敏度和动态范围是最关键的—— 毕竟传感器首先得 “能感知”，还得 “感知范围广”。
四、核心：怎么让传感器更厉害？
这是文章最重点的部分，讲了两大招：材料设计和结构设计，还配了 14 幅图，咱们一个个说。
第一招：选对材料（材料设计）
传感器的 “皮肤” 用什么做，直接影响性能。文章分了三类材料：
1. 传统材料：金属和半导体
- 金属：比如镍铬合金，靠 “形状变化” 改电阻 —— 比如把金属做成细条，压弯后长度变长、截面积变小，电阻就变大。但灵敏度一般；
- 半导体：比如硅，靠 “电阻率变化” 改电阻 —— 受压后内部电子运动变了，导电能力变了，灵敏度比金属高 100 倍（比如硅的 GF 值 —— 应变灵敏度，比金属大很多）。但硅脆，一弯就断，不好做柔性传感器。
2. 新型材料：导电复合材料（重点！）
就像 “软塑料里掺导电颗粒”—— 软塑料（比如 PDMS、PU，就是做隐形眼镜、海绵的材料）提供柔韧性，导电颗粒（比如银纳米线、碳纳米管）提供导电性。
这里有两个关键理论，帮我们理解它为啥好用：
- 渗流理论（宏观）：当导电颗粒的量达到 “临界值”，颗粒会连成片形成导电通路，电阻突然变小；受压时，颗粒贴得更紧，通路更多，电阻又变小 —— 相当于 “压得越狠，导电越好”；
- 隧道理论（微观）：如果颗粒没连成片，但距离很近（纳米级），电子能 “跳” 过中间的绝缘塑料（像跨栏一样），这叫 “隧道效应”；受压时颗粒距离变近，电子更容易跳，电阻变小。
比如用 PDMS 掺银纳米线，既软又导电，受压后电阻变化明显，很适合做柔性传感器。
3. 更特别的材料：液态金属、离子溶液
比如把液态金属（像汞，但无毒的镓铟合金）灌进 PDMS 的微通道里，受压时通道变形，液态金属的长度、截面积变了，电阻就变 —— 这种材料特别软，能拉很长，适合做可拉伸的传感器（比如贴在关节上）。
第二招：设计好结构（结构设计）
光有好材料不够，还得把传感器做成特定形状，放大 “变形效果”，提升灵敏度。分 “宏观结构” 和 “微观结构”：
1. 宏观结构：肉眼能看到的大形状
目标是让传感器 “受压时变形更明显”，分三个方向：
（1）应变片做 “曲折形”
比如蛇形、螺旋形（图 2a-f）：把传感器的导电部分做成弯弯曲曲的，像弹簧一样 —— 轻轻一压，弯曲的地方会被拉得更长、压得更扁，电阻变化被放大，灵敏度就高了。
- 图 2d：模仿蜘蛛网的蛇形传感器（PDMS + 银纳米线 + 碳纳米管），能测到特别轻的触摸，还能判断触摸的方向（比如从左到右摸，不同位置的电阻变化不一样）；
- 图 2e：液态金属做的蛇形，特别软，拉伸后也能用。
（2）设计 “易变形结构”：悬臂梁、桥、膜
这些结构能让电阻所在的位置 “变形最大化”：
硅基传感器的三种结构 ——3a 悬臂梁（像小树枝，一端固定，另一端受压会弯）、3b 桥（两端固定，中间受压会向下凸）、3c 膜（像气球皮，受压会鼓起来）；但硅脆，后来改进用柔性基板（比如聚酰亚胺、PDMS）
图 4a：聚酰亚胺膜上的镍铬应变片，Kim 等人做了 32×32 的阵列（像手机屏幕的像素），分辨率 500μm（能分辨很细的线）；
图 4b：PDMS 涂银纳米颗粒 + 碳纳米管，灵敏度到 1%/mN（意思是 1 毫牛的力 —— 相当于 1 根头发的重量，就能让电阻变 1%）；
图 4c：硅悬臂梁嵌在 PDMS 里，能测 “剪切力”（比如手搓物体的力），不用复杂计算就能判断力的方向。
（3）优化 “接触界面”：让接触面积随压力变
传感器的导电部分和电极接触，受压时接触面积变大，电阻变小 —— 通过设计接触界面，放大这个变化：
图 5：织物触觉手套（图 5c）—— 在力敏电阻（FSR）和柔性电极之间夹一层网状织物（图 5a），按压时织物变形，FSR 和电极的接触面积变大，电阻变小，能感知手的抓握力；
图 6：纸基传感器 —— 用硅微针在纸上扎孔，灌银纳米线溶液（图 6b 是孔里的银纳米线 SEM 图，能看到密密麻麻的纳米线），手指按的时候，接触的孔变多，总电阻变小，灵敏度 15k/N（很轻的力就能测到）；
图 7：离散结构传感器（Liu 等人的设计）—— 上层金属网、中间石墨纳米片 / 聚酰亚胺电阻、下层电极，按压时金属网和电阻的接触面积扩大，并联的电阻变多，电阻变小 —— 它的动态范围特别宽（0-410kPa，既能测 15mg 的轻力，又能测重压力），低压灵敏度 0.38kPa⁻¹，高压 0.79kPa⁻¹；
图 8：石墨烯网织物阵列 —— 用石墨烯做的网状织物，按压时网的接触面积变，灵敏度 0.02-1.1kPa⁻¹（0-100kPa），适合做大面积的电子皮肤。
2. 微观结构：纳米 / 微米级的小形状
肉眼看不到，但能让 “接触面积变化更剧烈”，灵敏度飙升。分两类原理：电子接触理论和隧道理论。
（1）电子接触理论：靠微观凸起的接触面积变化
把传感器表面做成微小的凸起（微柱、金字塔、半球），受压时凸起会贴得更紧，接触面积暴增，电阻暴跌：
图 9：金镀层硅微柱传感器（图 9a）—— 微柱和软的聚吡咯膜接触，轻轻一压，微柱和膜的接触面积变大，电阻变小，能测到 2Pa 的力（相当于一片雪花的重量），还能检测芝麻粒（图 9b）；
图 10：不同形貌的 PDMS（图 10a）—— 金字塔、半球、半圆柱，喷上碳纳米纤维后和 ITO 电极配对，测下来 “半圆柱” 的接触面积变化最大（图 10b 的曲线最陡），灵敏度 3.6kPa⁻¹；
图 11：多层互锁结构 ——11a 是双层 PDMS 半球阵列（镀金属膜，上下颠倒互锁），按压时半球贴得更紧，灵敏度 12.8-196kPa⁻¹（0-100kPa）；11b 是聚氨酯纤维镀铂，靠范德华力互锁，轻微压力就有很多重叠，信号大；
图 12：多孔金字塔 —— 在 PDMS 金字塔里掺聚苯乙烯颗粒，腐蚀掉后形成微孔（图 12a），表面镀聚吡咯，受压时微孔会变形，接触面积变化更大，灵敏度 449kPa⁻¹，还能检测音频信号（图 12c）；
图 13：仿生随机结构 —— 模仿荷叶表面的随机凸起（图 13a），用 Ti3C2-MXene 膜（一种导电材料）和荷叶复制的 PDMS 层（图 13c，凸起高度随机），这种结构在宽压力范围都有高灵敏度：低压（0-5.75kPa）507kPa⁻¹，中压（5.75-12kPa）224kPa⁻¹，高压（12-40kPa）25kPa⁻¹—— 比整齐的金字塔好，因为整齐的凸起压到一定程度就贴满了，灵敏度会下降，而随机的能逐步接触。
（2）隧道理论：靠电子 “跳” 过绝缘层
微观结构是纳米级的，导电颗粒没接触，但距离近，电子能 “跳” 过去（隧道效应），受压时距离变近，跳得更容易，电阻变小：
图 14a：模仿蜘蛛的裂纹传感器 —— 蜘蛛腿上有裂纹，能感知振动；科学家在柔性基板镀铂膜，预拉伸出纳米裂纹（图 14a 右边），受压时裂纹变窄，电子更容易跳过去，GF 值（应变灵敏度）高达 2000，是硅的几十倍，能测 5Pa 的力和位置；
图 14b：海胆状 Fe2O3/C/SnO2 材料 —— 放射状的纳米结构，受压时分支距离变近，电子容易跳，灵敏度 35-680kPa⁻¹（0-160kPa）；
图 14c：模仿人表皮 - 真皮层的互锁球形结构（CNT/PDMS）—— 球形凸起互锁，受压时球形间距变近，电子跳得更容易，能测多方向的力（比如上下压、左右搓）。
五、实际用的时候，传感器会遇到啥问题？
实验室里传感器测的是 “静态力”（比如慢慢按、一直按），但实际用的时候，力是 “动态的”（比如机器人反复抓东西、可穿戴设备贴在关节上动来动去），这时候会出现一个大问题：滞后。
图 15 就是滞后的表现：
图 15a：加载（按下去）和卸载（松开）的曲线不重合 —— 按到 10kPa 时信号是 0.8，松开到 10kPa 时信号是 0.7，差了 0.1，这就是滞后；
图 15b：负载越大，响应时间越长 —— 压 5kg 比压 15kg 的响应快，因为材料变形需要时间；
图 15c：循环次数越多，信号越飘 —— 按 100 次后，同样压力下的信号比第一次小，说明稳定性差。
原因主要是聚合物的粘弹性—— 就像橡皮泥，压下去不会马上弹回来，会有 “记忆”；还有导电填料和基板的附着力差，压多了填料会滑动，导致信号不准。
解决办法也有：
- 材料上：用化学键把填料和基板粘牢，或者加二氧化硅填料提高材料的 “弹性”（减少粘弹性）；
- 结构上：做三明治结构（比如银纳米线夹在两层 PDMS 里），或者波浪形微通道填液态金属（变形后能快速恢复）；
- 算法上：用程序补偿滞后（比如记录加载和卸载的曲线，读数时修正）。
六、信号不准怎么办？
传感器的输出信号往往不是 “线性的”—— 比如压 1N 信号变 1，压 2N 变 3，压 3N 变 6，这样根本没法准确判断压力大小，所以需要 “校准” 和 “处理数据”。
文章说，解决非线性的办法有两种：
软件方法：查 “lookup 表”（比如提前测好压力和信号的对应关系，用的时候查表）、建数学模型、用神经网络（让 AI 学信号和压力的关系）；
硬件方法：从设计上改进，让信号变线性（更根本），图 16 就是几种设
图 16a：带凸透镜图案的软电极 —— 上电极是凸透镜形状的软材料，下电极是 Au（金），调整金属电路为抛物线形状，让电阻和压力成正比；
图 16b：离散结构（Liu 等人的改进）—— 设计不同间距的电阻像素，按压时像素逐步接触，信号慢慢变大，线性变好；
图 16c：多层 CNT 和镍织物 —— 多层结构能分散压力，让每个层的变形均匀，信号线性变好；
图 16d：层级石墨烯 / PDMS 结构 —— 比圆顶结构（虚线）的线性好（实线更直），因为层级结构能逐步变形，不会一下子贴满。
还有新材料比如 TMDCs（过渡金属硫族化合物，比如 MoS2），本身的电学特性就线性好，适合做传感器。
七、怎么把很多传感器拼成 “电子皮肤”？
人类皮肤有上百万个感受器，传感器也需要做成 “阵列”（很多 sensing 单元拼在一起），才能测压力分布（比如知道手按在哪个位置、按了多大劲）。但集成时会遇到两个问题：分辨率低和串扰（旁边传感器的信号干扰当前传感器）。
1. 硅基集成：分辨率高但不软
硅基传感器能和 CMOS 工艺（做芯片的技术）兼容，容易做成高密度阵列，图 17a 是 Shan 等人在柔性 PCB 上集成 4×4 硅传感器 —— 能弯 90 度，法向灵敏度 228mV/N（按下去的力），剪切灵敏度 34mV/N（搓动的力），还能测指纹（分辨率 50μm，和人类指尖差不多）。但硅脆，不能拉，只能轻微弯曲。
2. 柔性集成：软但有串扰
柔性传感器（比如 PDMS 做的）能贴在各种地方，但集成时容易有 “串扰”—— 比如按第 1 个像素，第 2、3 个像素的信号也会变，因为压力会扩散，或者电流会从旁边的像素流过来（图 18a）。
图 18a 是串扰的示意图：Path-I 是正常电流（按的像素），Path-II-IV 是串扰电流（从旁边的行、列电阻流过来），导致读数不准。
解决串扰的办法分两种：
（1）物理方法：隔离像素
- 图 19a-b：把 sensing 材料切成沟槽（19a）或岛状（19b），比整片的（19c）减少漏电流（电流不会流到旁边的岛）；
- 图 19d：用微柱做间隔 —— 在像素之间放小柱子，压力不会扩散到旁边像素；
- 图 19e：超薄封装的图案化电极 —— 电极是图案化的，局部容易变形，旁边的电极不变形，信号不会干扰。
（2）电学方法：用 “有源矩阵”（集成 FET）
在每个传感器像素旁边加一个场效应管（FET，像开关），图 17b-d 就是这样：
- 图 17b：Takei 的设计 —— 压力敏感橡胶和无机 FET 集成，FET 能放大信号，还能当开关，只读取被选中的像素，减少串扰，灵敏度 11.5μS/kPa，分辨率 2.5mm；
- 图 17c-d：有机 FET 集成 —— 有机 FET 软，能弯，Someya 等人做了 32×32 的阵列（7×7cm²），还能做成渔网状，更软，适合贴在机器人或人体上。
现在的柔性集成分辨率能到 “几毫米”，接近人类指尖的感知极限，但要做到更高分辨率，还需要更小的 FET 和更均匀的 sensing 材料。
八、总结与未来方向
1. 现在的进展
- 材料上：柔性复合材料（PDMS + 导电纳米材料）比传统硅、金属更软、灵敏度更高，但动态稳定性差（滞后、松弛）；
- 结构上：微观结构（微柱、多孔、随机凸起）能大幅提升灵敏度，宏观结构（蛇形、悬臂梁）能优化变形；
- 集成上：有源矩阵能解决串扰，柔性集成能贴在各种表面，但分辨率还需提升。
2. 未来要解决的 3 个关键问题
- 提升灵敏度、线性度和动态范围：比如手术机器人需要 “既能测轻力（不弄伤 tissue），又能测重力（抓握器械）”，还得信号线性好，现在还做不到这么完美；
- 减少柔性传感器的滞后和松弛：可穿戴设备需要长期稳定（比如戴在手腕上测脉搏，戴一天信号不能飘），现在的材料还达不到；
- 实现高分辨率柔性集成：比如电子皮肤需要像人类皮肤一样，能分辨 1mm 的细节，现在的柔性阵列分辨率是几毫米，还得改进 FET 的大小和 sensing 材料的均匀性。