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浙大杨赓研究员 Adv. Mater.：机器学习增强的模块化离子皮肤实现人机交互的宽谱多模态解耦

高分子科技 2025-07-26 11:05

文章摘要

本文介绍了浙江大学杨赓研究员团队在《Advanced Materials》上发表的一项研究，提出了一种机器学习增强的模块化离子皮肤系统，用于实现宽谱多模态解耦。研究背景指出，多模态触觉感知在仿生假肢、可穿戴健康监测和人机交互等领域具有重要作用，但现有系统面临解耦范围不足的问题。研究目的是通过传感材料和解耦策略的协同优化，解决这一问题。研究结论表明，该系统通过材料与算法的协同优化，实现了宽谱多模态信号的高效解耦，并在健康监测和人机交互等实际应用中展现出卓越性能。

浙大杨赓研究员 Adv. Mater.：机器学习增强的模块化离子皮肤实现人机交互的宽谱多模态解耦

查看文献： Machine Learning-Enhanced Modular Ionic Skin for Broad-Spectrum Multimodal Discriminability in Bidirectional Human-Robot Interaction.
查看期刊： Advanced Materials

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