一文看懂异步编码电子皮肤：检测速度比人类快1000倍

皮肤是人体中最大的器官，包在人身体，表面是人类与外界交互的媒介。

在每个人柔软的皮肤下面都有超过150,000公里的神经和数以万计的传感器，以便快速、及时地向大脑传输周围信号进而使人体做出反应。比如，当一个人被咖啡杯烫到手时，他会立马做出收回手的反应。

那么如果机器人拥有了人类一样的皮肤后，是否能像人类一样灵活自如呢？

从而诞生了电子皮肤，顾名思义就是对人类皮肤进行模拟甚至是还原，从而使机器人拥有像人类一样的触觉。

通常情况下，为了模仿人类皮肤的功能和机械特性、能够像衣服一样附着在设备表面，电子皮肤多由轻薄、透明、柔软、拉伸性优良的材料制成。

理想的电子皮肤应具有快速响应的触觉感知和反馈能力、良好的扩展性和耐用性。该项技术重点在于一种名为QCT的复合材料，由美国麻省理工学院的技术人员研发而成。

但目前人类在这个领域还需投入更多的资源去研发，在新加坡国立大学电气与计算机工程系、新加坡国立大学健康创新与技术研究所、N.1健康研究所任职的 Tee 助理教授表示：“人类通过触觉来完成几乎每一项日常任务，比如拿起一杯咖啡或握手。同样，机器人也需要有触觉才能更好地与人互动，但如今机器人仍然无法很好地感知物体。”

图片来源：OFweek维科网

不过，随着不断的深入研究和探索，人类在该领域也取得了一个又一个成果。比如在2019年7月18日研发出的异步编码电子皮肤(ACES)。

这是一种具有更加强大的人工神经系统的电子皮肤，该电子皮肤由新加坡国立大学(NUS)的一组研究人员研发，他们从人类的感觉神经系统中获得灵感，历时一年半开发出来。

作为一种神经模拟架构，ACES可以同时传输热触觉信号，同时保持极低的延迟。即使在内部有超过10,000个传感器，也不会影响它传输信号。

ACES由240 个接收器（模仿皮肤受体）构成，各个接收器之间相对独立。每个接收器均由一个电阻传感器、一个微控制器和几个无源组件组成，同时利用分压器电路将电阻转换为电压值。

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其中的传感器主要由物理传感器构成，这种传感器被放置在塑料夹层中，可以识别到压力、弯曲及温度，以便于提高机器人对外界的识别能力。

基于ACES的构造，它与传统的电子皮肤相比，最突出的优点就是超强的反应能力和抗损能力。

1、超快的反应速度

由于接收器的电脉冲时序各不相同，ACES可在同一时间传输多个接收器信号，再将组合的宽脉冲信号传输至一个解码器解码。这将大大减少机器人从受到刺激到做出反应所需的时间。

在研发的过程中，研究者装置了多达240个人工机械感受器的原型阵列，这些感受器以1毫秒的延迟异步传输刺激信号，同时保持了小于60纳秒（1纳秒等于10亿分之一秒）的超高时间精度，这使得ACES皮肤能在10毫秒内准确识别物体的形状、质地和硬度，比眨眼的速度还要快10倍。

可以说，ACES就是一个传感器网络，它可以像人类感觉神经系统一样检测触觉信号，但它的检测速度要比人类感觉神经系统快1000倍以上。

2、超强的抗损伤能力

ACES 的设计使其能承受高度的损伤，对于电子皮肤来说，这是一项非常重要的特性，因为它们需要与环境进行频繁的物理接触。

Tee 助理教授表示：“人类感觉神经系统非常高效，它一直在起作用，到达了一种我们认为理所当然的程度。它也非常抗损伤。例如，当我们被割伤时，我们的触觉不会受到影响。如果我们可以模仿生物系统的工作方式并做得更好，那么我们就可以在主要采用电子皮肤的机器人领域取得巨大进步。”

因此，ACES采用的是和传统电子皮肤不一样的构造。ACES的传感器不像传统电子皮肤那样是互相连接的，而是让所有传感器都可以连接到一个共同的导体，且每个传感器独立工作。

这样一来，只要传感器和导体之间存在一个连接，ACES使能的电子皮肤就可以继续工作，从而不容易受到损伤的影响，而且还可以进一步扩大接收器数量，实现大范围感知。

ACES电子皮肤的架构只需要一根导电线传输信号，因其简单的布线系统和卓越的响应能力，在机器人、假肢、脑机接口、神经形态硬件等领域有无比广阔的前景。

此外，这种电子皮肤的扩展性、柔韧性非常好，还可用于设计传感器、自修复电子皮肤等。如Tee助理教授所说：“ACES可以很容易地与任何类型的传感器皮肤层配对，例如，那些设计用来感知温度和湿度的传感器。”

图片来源：OFweek维科网

ACES是人类在电子皮肤领域取得的重要成果，为机器人行业添上了浓重的一笔。

除了ACES，人类在电子皮肤方面也取得了很多其他的成就，比如：由橡胶和织物打造的新型电子皮肤，能够覆盖假手的指尖并且产生电脉冲，形成像痛感传递一样的感觉；还有一种结实、有弹性、灵敏度较高的人造皮肤，可以自修复5000多次。

在不久的未来，随着研究人员的不断深入，相信会有更加类似于人类皮肤的电子皮肤出现。

届时，电子皮肤的应用就不会局限于此，更多的可能用于智能机器人、医学、3D打印等领域，并给这些领域带来质的改变。