近日，橡塑模具国家工程研究中心团队在柔性传感器与智能可穿戴人机交互系统研究方面取得重要进展。研究成果以题为“Machine Learning-Enhanced Smart Interactive Glove Utilizing Flexible Gradient Ridge Architecture Iontronic Capacitive Sensor”的论文发表在国际知名学术期刊《Advanced Functional Materials》上。论文的第一作者为橡塑模具国家工程研究中心的硕士生邢东华与博士生王孜琦，通讯作者为刘虎教授。郑州大学为第一通讯单位。
随着人工智能的快速发展，基于柔性传感器的可穿戴系统在人机交互领域展现出巨大潜力，但仍面临在宽压力范围内保持高灵敏度和稳定性的挑战。该研究工作提出了一种创新策略，开发出结合梯度脊状结构（GRA）电极与聚乙烯醇-磷酸（PVA-H3PO4）凝胶薄膜的离电型电容式压力传感器。梯度结构实现电极-凝胶界面的逐级接触调控，并与离子迁移诱导的电双层效应形成耦合增强，使传感器在低压区（0-20 kPa）获得高达5.12 kPa-1的高灵敏度，并在20-463 kPa的宽压力范围内保持2.02 kPa-1的高线性响应，同时具备毫秒级的极速响应/恢复能力（36.5/38.6 ms）及万次循环的卓越耐久性。
依托该核心器件，团队开发了具备“具身智能”的智能交互手套。它不仅实现了对机械手的无线自适应控制与安全触觉反馈抓取，还结合二维卷积神经网络（2D-CNN），构建了识别准确率高达97%的智能辅助沟通系统。该系统可将手势实时、精准地转化为自定义的文本与语音进行输出，为言语障碍群体搭建了高效沟通桥梁。该研究为下一代人机交互、具身智能机器人及柔性可穿戴设备开辟了新路径。
该研究工作得到了国家自然科学基金、河南省优秀青年科学基金以及中原青年拔尖人才等项目的资助支持。
论文信息：Donghua Xing#, Ziqi Wang#, Minyue Zhang, Shun Liu, Wenke Yang, Rui Yin, Hu Liu*, Chuntai Liu, Changyu Shen. Machine Learning-Enhanced Smart Interactive Glove Utilizing Flexible Gradient Ridge Architecture Iontronic Capacitive Sensor. Advanced Functional Materials. 2025, 2529907.
文章链接：https://doi.org/10.1002/adfm.202529907
