研究背景

电子皮肤（E-skin）已被广泛用于机器人触觉传感，但是目前为止用于机器人实时动作感知的电子皮肤传感器仍然难以实现，特别是适用于适用于复杂运动的可编程变换的柔性机械超材料传感器，其难点在于微观传感结构的制造和复杂电路结构下的数据快速处理。因此，开发一种新的实时检测传感器仍具有挑战性。

文章要点

1.文章提出了一种用于在大范围内测量拉伸应变和压缩应变的柔性auxetic超材料支持的高性能应变传感器。通过反复三轴压缩在聚氨酯（PU）泡沫上形成辅助结构作为传感器主干，并涂覆一层炭黑（CB）作为活性导电材料。通过将商用PU泡沫压缩并反复放入高温烘箱中可以将原始的五边形3D多孔结构变成可重入结构，机械压缩迫使细胞结构凹陷，随后的高温和冷却导致主干熔化，凹陷结构得以维持。当再进入结构受到单轴拉伸时，它将在垂直于拉伸方向的方向上膨胀，这表明了负泊松比的特性。这是一种制备工艺简单，成本低廉的应变传感器制备方法。

图1柔性auxetic超材料支持高性能应变传感器啊a)auxetic应变传感器制造工艺示意图b)常规聚氨酯泡沫的SEM图像c)扫描电镜图像的auxetic聚氨酯泡沫和放大视图的主干d)用SEM拍摄了一个auxeticPU泡沫塑料的图像，并放大了CB涂层后的主链e)auxeticPU泡沫塑料拉伸前（上）和拉伸后（下）的数码照片f在c的矩形区域（涂层前）和d的矩形区域（涂层后）中的EDSg)当发生弯曲时，安装在仿生手手指顶部和底部的传感器的响应。

2.研究了传感器在拉伸应变下的电阻变化。当对传感器施加单轴拉伸应变时，观察到auxetic结构和电阻根据拉伸应变的大小演化成不同的相。当施加相对较小的拉伸应变(10%)时，拉胀PU泡沫上的凹孔沿两个正交方向的膨胀会急剧减少骨干之间的接触面积而导致穿过CB的传导路径减少。进一步拉伸将首先在细胞和骨架的接头上引起孤立的微裂纹，从而导致阻力增加。应变的进一步增加会将凹形单元的结构拉伸到原来的五边形，负泊松比效应消失，当施加非常大的拉伸应变（80%）时，孤立的微裂纹的密度将进一步增加，导致电阻显着著增加。应变传感器在0–10%拉伸应变下的GF值为5.32，而在10–80%拉伸应变下的GF值为1.08。常规PU应变传感器在0-40%拉伸应变下的GF为0.14，在40%-80%拉伸应变下的GF为1.36。与传统的PU应变传感器相比，auxeticPU应变传感器的灵敏度有了显著提高。为了研究auxetic应变传感器的稳定性和重复性，记录了对不同水平重复拉伸应变的电阻响应。应变传感器在所有循环中的每个施加应变下都表现出高度可重复的响应，这是主干CB层上微裂纹和CB提供的固有表面导电性协同效应的结果。值得注意的是，可以检测到低至0.5%的拉伸应变，这对于灵敏捕捉超低应变以识别微小运动和振动非常重要。

图2拉伸载荷下auxetic应变传感器的测量性能a-c)auxetic应变传感器在拉伸应变下的SEM图像，接头和主干表面都有微裂纹，a中的红色和蓝色矩形区域分别对应于b和cd)auxetic应变传感器对拉伸应变的电阻响应e)auxetic传感器对不同拉伸应变的重复电阻响应f)auxetic应变传感器和传统PU泡沫应变传感器对拉伸应变的电阻响应比较g)auxetic应变传感器在拉伸应变下的即时响应，显示出40ms的响应时间h)在拉伸应变为10%的次拉伸循环中，auxetic应变传感器的再现性测试i)不同负泊松比的auxetic应变传感器在拉伸应变下的电阻响应。

3.研究了传感器在压缩应变下的电阻变化。当对传感器施加单轴压缩应变时，沿两个正交方向的双轴压缩会减小凹孔的直径，并增加主干之间的接触面积，从而导致电阻急剧降低；随着压缩应变的进一步增加，凹孔变小，主干之间接触面积的增加减小，导致电阻的降低变慢。此外，在主干表面上产生了孤立的微裂纹，这可能会增加电阻。孤立的微裂纹和增加的接触面积的相互作用导致电阻在大应变范围内缓慢降低。在0–10%和10–40%的压缩应变范围内，相对电阻随着压缩应变的增加几乎呈线性下降，相应地，在0-10%应变下，GF为4.62，在10-40%应变下，GF为1.13。在0–40%的压缩应变范围内，传统PU泡沫传感器的GFs要低得多，这表明auxetic超材料在性能增强方面的有效性。

4.为了进一步研究泊松比对传感性能的影响，我们制备了三种泊松比不同的auxeticPU泡沫塑料（泊松比为?0.,?0.和?0.）。当施加拉伸应变时，泊松比绝对值较大的应变传感器表现出较大的相对电阻变化，从而导致较高的GF。然而，不同负泊松比的应变传感器在压缩模式下的灵敏度几乎没有差异。由于较大绝对值的ν与沿施加应变正交方向的较大变形相关，因此在相同拉伸应变下，具有较大绝对值的硫化聚氨酯的主干接触面积显著减小，导致较大的相对电阻变化和GF。与拉伸过程中细胞膨胀的足够空间以放大不同V传感器的差异相反，压缩过程中auxeticPU泡沫的小孔径和相当有限的空间限制了变形，因此不同auxeticPU应变传感器的GFs仅显示微小差异。

图3压缩条件下auxetic应变传感器的测量性能a)auxetic应变传感器在10%压缩应变下的SEM图像，主干之间的距离减小b-c)auxetic应变传感器在20%压缩应变下的SEM图像，具有更多接触的主干b，以及主干c表面上的微裂纹，b中的红色矩形区域对应于c。d)auxetic应变传感器对压缩应变的相对电阻响应e)auxetic应变传感器对不同压缩应变的重复相对电阻响应f)比较auxeticPU应变传感器和传统PU泡沫应变传感器对压缩应变的相对电阻响应g)auxetic应变传感器在压缩应变下的即时响应，显示出40ms的响应时间h)在次压缩循环和10%压缩应变下，auxetic应变传感器的再现性测试i)比较了不同负泊松比的auxetic应变传感器在压缩下的电阻响应。

5.为了进一步说明auxetic应变传感器的卓越性能和我们检测方法的有效性，使用两种不同的操纵器（一只仿生手和一个三指软机械手）对抓取任务进行了预编程，利用传感器采集的应变数据对抓取状态进行了分析。八个auxetic应变传感器（2×4阵列）连接在手指和仿生手的手掌上，以监测抓取状态。仿生手首先被编程为抓住一个装满水的杯子。由于仿生手在接近过程中没有接触杯子，所有应变传感器最初都表现出恒定的电阻。当机械手在4.0秒时抓住杯子时，应变传感器被压缩，导致电阻降低所有应变传感器的相对电阻表明，在抓取过程中，所有电阻都减小了。接下来，控制仿生手拿起杯子并开始移动。然而，装满水的杯子太重，发生了滑动，这导致传感器上的压缩应变增加，与电阻的降低相对应。在另一种情况下，抓取受到外部碰撞的干扰仿生手被控制来抓取、拾取和运输空杯子。小路上的一个铁立方体与杯子相撞。抓取运动导致的4.0秒峰值代表任务的开始。随后的稳定系数表明，阵列应变传感器的电阻在运输过程中是稳定的。碰撞导致应变传感器在8.0秒时发生意外变形，导致两个指数出现意外峰值。

图4检测仿生手的抓取状态a)带有应变传感器和信号采集系统的仿生手的照片。实验装置（左），多通道数据采集系统（中），计算机实时显示（右）b-d)仿生手的抓取状态和应变传感器在不同时间的相对电阻变化e)滑动操作任务中的时间相关系数和细节小波系数f-h)碰撞前后仿生手的抓取状态i)碰撞操作任务中的时间相关系数和细节小波系数。

6.为了演示auxetic传感器在张力模式下的应用，我们进一步采用该方法来监测三指软机器人手爪的抓取状态。在机器视觉无法区分要抓取的物体，抓取力不足可能导致滑动的情况下，机器人触觉感知尤为重要。相同尺寸但重量显著不同的泡沫立方体和铁立方体的抓取任务被设计为高亮度触觉感知值。3.0和10.0秒处的系数峰值是由泡沫立方体的抓取和释放引起的。这两个指数在3.0和10.0之间的不变性表明，泡沫立方体在运输过程中被牢牢抓住。根据控制程序，在16秒时的系数峰值被推断为铁立方体拾取和放置的开始。对于稳定的抓取和运输，下一个系数峰值应该出现在23.0秒。然而，系数的意外峰值出现在19.0秒，表明抓取不稳定。取货和放置过程的视频显示在支持信息中。提出的方法还可以在抓取操作期间检测外部干扰。当软机器人拿着网球时，由于机械冲击而发生抓取干扰。2.5s处的显著峰值表明，拾取操作导致应变传感器变形。6s处的峰值与外部干扰在时间上一致，证明了我们方法的有效性。

图5软机器人手爪的不稳定抓取检测a)带有三个auxetic应变传感器的软机器人手爪执行的两个拾取和放置任务的照片和插图b)滑动操作任务中的时间相关系数和细节小波系数c)在外部干扰下，软机器人抓取器执行抓取任务的照片d)在有外部干扰的操作任务中，时间相关系数和细节小波系数。

文章来源：AdvancedFunctionalMaterials

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