清华大学AFM封面：仿生多模态触觉感知指尖赋能水下柔顺抓取

背景：水下机器人操作面临视觉退化、流体扰动等挑战，传统视觉感知和刚性结构在鲁棒性与适应性上存在不足。研究目的：为解决现有水下抓取系统结构离散、信号耦合强、长期可靠性差等问题，实现多物理量同步感知与稳定抓取。结论：清华大学团队受人类指尖启发，设计了刚柔耦合仿生指尖，嵌入分布式光纤布拉格光栅（FBGs），在厘米尺度实现了接触力、滑移、温度和水下压力的结构自解耦多模态感知。该传感器信号增强显著（接触力提升86.7%，滑移提升128.2%），具有高灵敏度（38.7 pm/N等）、快速响应（<60 ms）及长期稳定性。结合深度学习，材料硬度与表面粗糙度识别准确率达97.9%和100%，并可感知未知水下岩石纹理。集成状态机控制的双指抓取系统实现了自适应力调节与无损抓取，为水下光学传感提供了新范式。