葛进教授课题组Nature Communications：触觉感知新突破：机器人同时“摸”出杨氏模量与泊松比

人手指尖仅通过触摸，就能快速判断物体的软硬程度，并以合适的力度去拿捏易损坏物体，比如豆腐、蛋糕、草莓等。相比之下，人形机器人要实现类似能力仍极具挑战。尤其当材料具有不同泊松比时，现有触觉传感器难以准确感知其真实的力学特性，这已成为机器人实现灵巧抓取与精细操控亟待突破的核心难题。

近日，中山大学化学学院葛进教授课题组与浙江大学航空航天学院毛国勇研究员课题组合作，研发出一种基于“合成材料库”训练的新型触觉传感器。该传感器首次实现了对材料杨氏模量与泊松比的同步定量感知，使机器人能够通过一次简单按压，识别材料的“力学指纹”。

在判断材料“有多软”这一关键问题上，研究团队提出了一种全新的触觉感知范式：不依赖单一的应力/应变数据对，而是通过材料完整的应力-应变演化轨迹来解析材料的力学特性。依托独特的合成材料库，研究团队通过单变量控制实验，并结合有限元模拟，系统揭示了泊松比对材料表面凸起形态的独立影响规律。研究发现，即使材料“软硬”相同，不同泊松比仍会导致受压后的形变轨迹产生显著差异。这意味着，材料在受压时的表面形貌变化，本身就携带了可用于识别材料性质的关键力学信息。

基于这一机制，研究团队进一步引入机器学习模型，对形变过程中的力学特征进行训练与识别。结果表明，该传感器在杨氏模量预测中的抗误率评估（ARA）达到84.7%，明显优于传统单点测量方法的73.3%；同时首次实现了对泊松比的定量预测，ARA达到87.7%。Kendall’s Tau 等级相关性分析进一步表明，该方法的ARA高达91.3%，显著优于传统方法的66.8%，能够更可靠地区分“哪个更硬、哪个更软”。

研究团队还将该传感器集成到机械臂上，验证了其对未知材料的泛化识别能力。无论是密胺海绵，还是不同炖煮时长的牛肉，机器人仅通过一次触压，就能快速推断其杨氏模量与泊松比。该技术未来有望应用于智能假肢、医疗触诊等系统，使机器人能够像人一样，通过“触摸”就能识别物体的杨氏模量、泊松比，甚至可以在线评估食品熟度。当机器人能通过触觉真正理解世界，它与人类的互动便会更趋近自然、更加安全、也更富智慧。

图1. 基于合成材料库的触觉感知技术：杨氏模量与泊松比的定量检测

该研究得到了中国国家自然科学基金（项目编号：22475242、92461302、12372167和12321002），广东省基础与应用基础研究基金（项目编号：2025A1515010271）和中国国家自然科学基金委NKRD项目（项目编号：2021YFA1500401）的支持。相关研究结果于5月16日在Nature Communications上在线发表，中山大学化学学院2022级博士生解佳森和浙江大学硕士生刘星月为该论文的共同第一作者，葛进教授和浙江大学毛国勇研究员为本论文的共同通讯作者，中山大学化学学院为第一通讯单位。

文章连接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-73216-8