人类手指轻抚物体表面，通过静压力和高频振动来辨别物体。之前开发的感知物理刺激的人工触觉传感系统只能基于触觉或多重传感器来识别现实世界的物体。开发高时空分辨率和灵敏度的实时人工传感系统具有挑战性。

　　郭传飞等人研发了一种模拟人类指纹特征的柔性滑觉传感器，能让系统在触摸或传感器滑过物体表面时识别表面质地的微小特征。通过结合机器学习，他们将该传感器整合到一个人类手部义肢上，发现该传感器能捕捉到细小的触觉信号，并能识别20种不同材质的材料，包括亚麻、尼龙、聚酯纤维和泡泡纱，准确率可达100%。

　　研究人员认为，该研究有助于提升机器人的感知能力，促进佩戴人工义肢的患者的感知恢复，并应用于基于触觉的虚拟现实和消费电子产品。（据《中国科学报》）