清华大学深圳国际研究生院丁文伯副教授团队携手国内外科研机构，在机器人触觉感知领域实现重大突破。其研发的多模态高分辨率触觉传感器SuperTac，通过仿生鸽眼结构与多光谱成像技术的融合创新，成功将机器人触觉精度提升至微米级水平。相关研究成果已发表于国际权威期刊《自然·传感器》，标志着我国在智能机器人感知技术领域迈入国际领先行列。
传统触觉传感器在分辨率、多模态感知等核心指标上，与人类触觉系统存在显著差距。研究团队突破性地将摩擦电信号与多光谱成像技术相结合，采用导电聚合物与荧光层构建的0.1毫米级超薄感知皮肤。这种仿生设计使传感器不仅能精准捕捉接触面的力学信息，还可同步获取温度、材质纹理及色彩数据，对复杂表面特征的识别准确率超过94%。
为充分挖掘硬件潜力，科研人员同步开发了拥有8.5亿参数的触觉语言模型DOVE。该模型通过深度学习算法，将传感器采集的多维度触觉信号转化为可理解的语义信息，使机器人具备"触摸理解"能力。在实验测试中，装配该系统的机械臂能通过触觉反馈，准确识别出不同材质的医疗器具，并在模拟微创手术场景中实现0.02毫米级的操作精度。
目前，SuperTac传感器已与机器人灵巧手完成集成，形成具备实时状态反馈能力的智能终端系统。在精密电子元件组装测试中，该系统成功实现跨地域远程操控，操作延迟控制在50毫秒以内。医疗领域的应用研究显示，搭载该传感器的手术机器人可感知组织弹性变化，为医生提供关键触觉反馈，显著提升手术安全性。随着服务机器人市场的快速增长，这项技术有望在智能助老、危险品处理等领域产生深远影响。
