利用光纤布拉格光栅在触觉传感方面的高灵敏和柔韧性优势，进行了滑触感知和分类训练研究，实现了在线材质识别。通过理论分析，优化光纤光栅封装，搭建了光纤光栅滑触感知平台，并研究其上位机控制方法及材质在线识别分类算法，提取中心波长的均值最大差值、差值、极差特征作为三维特征，应用支持向量机算法进行分类训练。训练结果表明，在5、10、15 cm/s滑移的混合数据集下，对粗布、PLA、砂纸800目的分类准确度达96.6%。相较于其他特征分类法，具有更好的分类能力和适应不同滑移速度的优势。在5~15 cm/s随机滑速的36次（3类材质×3个样品×4次滑移）验证测试中正确识别了34次。研究成果可为智能感知机器人提供一种在线新颖的材质识别方法。

模仿大脑感知信息处理方式对于仿生智能感知系统的设计具有重要意义, 而采用具有生物相容性和生物可降解特性的功能材料构建环境友好型神经形态器件是突触电子学研究的重要内容。本研究采用明胶/羧化壳聚糖(GEL/C-CS)复合电解质薄膜作为栅介质制作氧化物神经形态晶体管, 模仿了不同湿度下的突触响应行为, 包括兴奋性突触后电流和双脉冲易化。基于不同刺激数量下的突触塑性行为, 提出了一种触觉对物体识别程度的量化处理方式。进一步搭建人工神经网络, 实现了对MNIST手写数字的识别, 识别精度达90%以上。这种GEL/C-CS栅控神经形态器件对仿生智能感知和脑启发神经形态系统的设计具有一定的参考价值。

柔性仿生机器人的感知功能实现需要传感器可集成且具备一定的柔性，否则由于顺应性不足很难得到良好应用效果。在本文中，作者将柔性仿生手指作为应用载体，探索一种基于液态导电金属的柔性触觉力/应变感知纤维，可完全贴合载体，同时实现手指指尖触觉力和关节角度两个物理量测量。具体来说，本文将液态导电金属注入到一定长度的预制硅胶软管替代常规的微流腔道制作，进而形成管状且可任意变形和布局的柔性传感纤维，实现检测不同的变形物理量（本文中利用其力和应变感知性能），该方法在保证器件柔性和功能性的前提下也极大地降低微流腔道工艺的复杂性与繁琐性。最后，测量实验结果表明，基于液态导电金属的柔性传感纤维可嵌入并完全贴合柔性手指结构，并实现对手指的指尖触觉力感知（约1 600 kPa）和关节角度变化（约60°）同时感知及某一特定力/角度下的准确跟踪，展示了其作为柔性感知单元，可应用在更多类型的柔性或软体类应用载体的巨大潜力。

Electronic skin, a class of wearable electronic sensors that mimic the functionalities of human skin, has made remarkable success in applications including health monitoring, human-machine interaction and electronic-biological interfaces. While electronic skin continues to achieve higher sensitivity and faster response, its ultimate performance is fundamentally limited by the nature of low-frequency AC currents. Herein, highly sensitive skin-like wearable optical sensors are demonstrated by embedding glass micro/nanofibers (MNFs) in thin layers of polydimethylsiloxane (PDMS). Enabled by the transition from guided modes into radiation modes of the waveguiding MNFs upon external stimuli, the skin-like optical sensors show ultrahigh sensitivity (1870 kPa^-1), low detection limit (7 mPa) and fast response (10 μs) for pressure sensing, significantly exceeding the performance metrics of state-of-the-art electronic skins. Electromagnetic interference (EMI)-free detection of high-frequency vibrations, wrist pulse and human voice are realized. Moreover, a five-sensor optical data glove and a 2×2-MNF tactile sensor are demonstrated. These initial results pave the way toward a new category of optical devices ranging from ultrasensitive wearable sensors to optical skins.