受人体皮肤层级感知机制启发，江南大学“交叉力学与智能系统”课题组研发出一款一体化柔性织物触觉手套，打破了以往触觉设备 “覆盖范围、佩戴适配性、制造成本” 三者难以兼顾的现实瓶颈，仅用约 5 美元的材料成本就实现了全手掌 225 个点位的触觉感知，为数智力学引领的人机物理交互、具身智能数据采集提供了可规模化落地的感知方案。
物理世界与数字世界的精准双向映射，离不开真实、连续的力学交互数据支撑，手部触觉则是人机交互过程中最核心的信息入口。但长期以来，触觉采集设备始终处在两难境地：要么用分立的硬质传感器，点位少、覆盖不全，采不到连续的全掌压力分布；要么用硅胶或柔性电路板做整体传感层，覆盖面积上去了，但透气性差、佩戴舒适度低，且制备工艺复杂、成本居高不下，很难批量铺开用于大规模数据采集。感知端的这块短板，也直接制约了具身智能、远程操作、数字孪生等方向的落地进度。
本研究没有沿用 “手套当载体、往上贴传感器” 的传统思路，而是直接把触觉感知功能做进了织物本体。参考人体皮肤 “表皮接触 — 真皮传力 — 受体换能 — 神经传导” 的分层工作逻辑，在手套掌面构建了四层功能复合结构，让手套本身就成为一套完整的触觉采集系统：最外层是常规柔性面料，直接接触物体并均匀传递压力；中间夹着碳基压阻织物，受力后电阻发生变化，完成力学信号到电信号的转换；上下两层分别缝制纵向和横向的不锈钢导电纱，交叉位置自然形成可独立读取的感知节点；中间再加一层绝缘材料，限定有效传感区域，减少非目标位置的信号干扰。
仅通过普通缝纫机的平缝工艺，团队就把导电纱线有序缝制在聚酯织物基底上，再配合时分复用矩阵扫描电路，不用布设大量独立引线，就实现了覆盖五指与全掌心的 15×15 触觉阵列，共 225 个可独立寻址的感知节点。
从实测结果来看，这款手套的核心性能不输同类高端设备，成本优势却十分明显。正常全阵列扫描模式下，系统响应时间约 90 毫秒、恢复时间约 80 毫秒，和人体触觉反应速度处于同一量级；切换到单节点高速采集模式时，上升时间可达 0.5 毫秒，能够捕捉毫秒级的瞬态接触事件。压力测量范围覆盖 0—400 千帕，最低可检测 0.4 千帕的微弱接触，日常抓取、按压、操作等绝大多数场景的压力区间都能覆盖。
耐用性和佩戴体验也经过了验证：6000 次循环加载后，信号幅度保留率达 99.4%；连续佩戴 6 小时，传感性能无明显衰减。手套本体仅重约 60 克，完整保留了纺织面料的柔软性、曲面贴合度与透气性，手部自然弯曲活动基本不受影响。最具突破性的是，单只手套加上基础读出电路的材料总成本仅约 5 美元，所用均为常规商用纺织材料，用普通缝纫工艺即可制备，不需要复杂的洁净室环境和专用设备，后续规模化推广的门槛很低。
研究团队还在三类典型场景中完成了应用验证：
一是触觉驱动的灵巧手遥操作。把 225 个点位的全掌触觉数据提炼为六个区域的峰值特征，直接用这组触觉特征映射机器人关节指令，不用额外佩戴姿态捕捉设备，人手做出什么手势，机器人灵巧手就同步复现什么动作。无论是仿真平台还是实体机器人实验，预设手势都能被稳定识别，为机器人技能示教、操作经验数字化迁移提供了一条更自然的路径。
二是跨端共享触觉反馈。采集端用这款织物手套获取全掌压力分布，反馈端用集成振动马达的手套对应位置输出振动，接触位置、按压力度都能同步传递，信号延迟控制在一个采样周期以内。这相当于搭建了一条触觉的数字孪生通路，在远程协作、沉浸式 VR、技能传承等场景中，交互信息不再局限于视觉和听觉，触觉也能跨端复现。
三是外骨骼助力智能触发。传统外骨骼的助力启动多依赖按钮、语音或预设姿态，和实际操作动作之间总有延迟。而通过这款触觉手套，手部一旦接触重物、检测到有效压力，就会直接触发外骨骼输出助力，时机和真实操作完全同步，更符合人机协作的自然逻辑。
整体而言，这项工作跳出了 “堆硬件提性能” 的传统研发路径，从结构层面将感知、寻址、传输功能深度融合进织物本体，用极低的成本实现了全掌高密度触觉感知。对数智力学领域来说，这相当于提供了一种可批量部署的物理感知终端 —— 未来要构建大样本触觉交互数据集、为具身智能系统做通用交互接口，都有了性价比更高的选择。
下一步将继续围绕数智力学的落地需求优化技术方案，包括增加切向力感知维度、破解结构变形带来的信号干扰、提升缝制自动化程度与批次一致性，推动这项技术在工业机器人、医疗康复、数字孪生等领域的深度应用。
该论文第一作者为江南大学机械工程学院2024级硕士马运圣，通讯作者为宋智功教授，国际顶级期刊《Chemical Engineering Journal》，IF=12.5。
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