清華大學深圳國際研究生院丁文伯副教授團隊攜手國內外科研機構，在機器人觸覺感知領域實現重大突破。其研發的多模態高分辨率觸覺傳感器SuperTac，通過仿生鴿眼結構與多光譜成像技術的融合創新，成功將機器人觸覺精度提升至微米級水平。相關研究成果已發表于國際權威期刊《自然·傳感器》，標志著我國在智能機器人感知技術領域邁入國際領先行列。
傳統觸覺傳感器在分辨率、多模態感知等核心指標上，與人類觸覺系統存在顯著差距。研究團隊突破性地將摩擦電信號與多光譜成像技術相結合，采用導電聚合物與熒光層構建的0.1毫米級超薄感知皮膚。這種仿生設計使傳感器不僅能精準捕捉接觸面的力學信息，還可同步獲取溫度、材質紋理及色彩數據，對復雜表面特征的識別準確率超過94%。
為充分挖掘硬件潛力，科研人員同步開發了擁有8.5億參數的觸覺語言模型DOVE。該模型通過深度學習算法，將傳感器采集的多維度觸覺信號轉化為可理解的語義信息，使機器人具備"觸摸理解"能力。在實驗測試中，裝配該系統的機械臂能通過觸覺反饋，準確識別出不同材質的醫療器具，并在模擬微創手術場景中實現0.02毫米級的操作精度。
目前，SuperTac傳感器已與機器人靈巧手完成集成，形成具備實時狀態反饋能力的智能終端系統。在精密電子元件組裝測試中，該系統成功實現跨地域遠程操控，操作延遲控制在50毫秒以內。醫療領域的應用研究顯示，搭載該傳感器的手術機器人可感知組織彈性變化，為醫生提供關鍵觸覺反饋，顯著提升手術安全性。隨著服務機器人市場的快速增長，這項技術有望在智能助老、危險品處理等領域產生深遠影響。
