王中林院士&張志濱副教授&張世理教授合作Nano Energy：自供電傳感器支持的人工觸覺周圍神經系統

【研究背景】

人類通過雙手感知世界并靈巧地使用工具。在這個過程中，觸覺提供了皮膚和物體之間相互作用的直接信息，從而幫助雙手在操縱物體時進行快速規劃和感覺—運動控制。人手超靈敏的觸覺感知能力與觸覺神經系統獨特的結構和信號處理機制密切相關，這通常被歸因于大腦皮層中的神經活動。然而最新神經生物學研究表明，提取外部刺激幾何特征的觸覺信號處理在最初端的周圍神經系統中就已經開始。而在結構上，觸覺周圍神經系統包括位于皮膚表層的相互重疊的感受野、樹狀的外周神經元及與楔形神經元間復雜的突觸連接等主要部分。

近年來，尤其是在新冠大流行的背景下，自動化和無人化越來越成為世界發展的趨勢。機器人逐漸走進人們的日常生活。為了讓機器人能夠像人一樣在復雜的環境中靈巧地操作物體，必須賦予機器人靈敏的觸覺。然而，在以往關于電子皮膚的研究中，絕大多數工作都集中在單個傳感器和傳感器陣列的開發，很少有工作嘗試構建人工觸覺神經系統。在傳統的電子皮膚架構下，需要復雜的讀出電路對陣列中每個傳感器逐一進行周期性采樣；隨著傳感器數目的增加，觸覺信號采集的延遲和功耗也迅速增加。這就使得傳統的電子皮膚很難大規模擴展到能夠真正應用在機器人和假肢上。此外，還妨礙了電子皮膚對高頻機械刺激的正確響應。而對高頻動態刺激的正確響應，對于提取物體表面粗糙度等特性至關重要。

【成果簡介】

最近，受人體觸覺神經系統結構的啟發，北京納米能源與系統研究所王中林院士和瑞典烏普薩拉大學張志濱副教授與張世理教授課題組合作，指導陳立博博士與文宸宇博士在Elsevier旗下的旗艦期刊Nano?Energy上發表了題為“Artificial Tactile Peripheral Nervous System Supported by Self-powered Transducers”的論文。該研究報道了一種基于摩擦電納米發電機技術的超靈敏慢適應人工觸覺傳入神經系統。該研究利用摩擦電子學晶體管設計機械感受器，從而使神經元表現出生物上對外界機械刺激的典型的適應行為；神經元電路將感受器產生的機電信號轉化為脈沖序列進行編碼和傳輸；搭建的人工神經元網絡則具有神經形態信號處理的能力，從而提供比感受器間距離小兩倍的最小可分辨度。這些結果為旨在達到人類觸覺水平的大規模神經形態電子皮膚的實現開辟了一條途徑，在假肢和機器人領域具有潛在的廣泛應用。

【圖文導讀】

圖一、仿生人工SA-I觸覺傳入神經系統示意圖

(A) 基于摩擦電子學晶體管的人工SA-I機械感受器。所有與一個人工外周神經元相連的機械感受器共同定義一個感受野。(B)基于環形振蕩器與晶體管的人工外周神經元，用于將機械感受器產生的機電信號轉化為神經脈沖序列。(C)?基于反向放大電路的多突觸結構，實現外周神經元與楔形神經元之間多對多的突觸連接。

圖二、單支人工SA-I觸覺傳入對機械刺激反應的信號處理通路特征。

(A)?摩擦電位和受體電位（即機械感受器的輸出電壓）隨物體與皮膚之間距離d的變化；d=0代表物體和皮膚表面剛剛接觸，d<0的區域代表了物體與皮膚接觸后引起不同程度的形變。(B)?動作電位（即環形振蕩器的輸出電壓）的幅度（左軸）和頻率（右軸）隨距離d的變化。(C) 突觸后電位的幅度（左軸）和頻率（右軸）隨距離d的變化。(D)?物體接近皮膚表面并駐留的過程中，突觸后電位的脈沖序列；深藍色區域表示距離d保持不變。(E) d=-0.250mm時物體與皮膚保持靜態接觸階段的突觸后電位的幅度和頻率隨時間的演變。(F)?物體接近皮膚時的運動速度對突觸后電位的幅度和頻率的影響。從(A)到(C)的所有實驗結果都是通過將物體從遠處以2mm/s的速度向人工皮膚移動一段特定距離而獲得的。

圖三、具有四個機械感受器的人工SA-I觸覺神經元的表征

(A) 人工觸覺傳入神經元的結構示意圖； 4個機械感受器（標記為R1到R4），分別與一個人工神經元和一個突觸并行連接。(B)?4個感受器的空間分布示意圖，箭頭標示不同的物體移動方向。(C)?刺激不同感受器及其組合時，神經元的突觸后電位保持不變。(D) 刺激不同組合的感受器時，(C)?中脈沖時序信號的傅里葉變換也顯示頻率保持不變。(E-F)?當(B)中物體沿兩個不同方向移動時，不同數量的感受器被依次激活，相應的突觸后電位表現出不同數量的脈沖序列。

圖四、三重突觸整合的特征

(A) 由三個人工一級神經元組成的人工觸覺系統，這些神經元分別通過突觸連接到一起，實現跨突觸整合，作為一個共同的二級神經元的輸入。(B) 單個突觸（I-III）和跨突觸整合（IV）的突觸后電位。(C)?對(B)中時序信號進行傅立葉變換。(D) 跨突觸整合的突觸后電位的峰值電壓等于各一級神經元的峰值電壓之和。(E) 跨突觸整合的突觸后電位保留了各一級神經元獨立的頻率信息。?

圖五、雙層人工SA-I 觸覺神經系統對機械刺激的空間識別

(A) 具備神經形態信號處理能力的雙層人工觸覺神經系統結構示意圖，包括分布在PDMS皮膚中45個機械感受器的輸入層（R）、9個人工一級神經元構成的第一卷積層（¹A）和包含16個二級神經元突觸結構的第二卷積層（²_kA（k=0,1,2…15））。(B) 機械感受器（I）、人工一級神經元（II）和突觸結構（III）的的空間分布及映射關系。(C) 突觸后電位分別在幅度（I）和頻率（II）上的空間響應，表明頻率編碼可以提供精確的位置，并提高空間分辨率（III）。在(C-III)中，三個方塊的顏色是不同的。虛線方框標示受刺激區域。

【結論展望】

綜上所述，作者提出了一種基于自供電傳感器的人工觸覺神經系統。設計的人工觸覺神經元，很好地模擬了生物SA-I神經元的慢適應特性。這種對機械刺激的慢適應特性，與事件驅動的工作方式和基于神經脈沖序列的并行信息處理模式，展示了人工觸覺神經網絡能夠克服傳統架構下電子皮膚難以大規模擴展的弊端，即機械感受器和人工神經元的數量增加不會引起觸覺信號傳輸延遲和功耗的顯著增加。搭建的人工神經系統處理觸覺信號的過程可以用典型的卷積神經網絡（CNN）模型來描述，再加上重疊的感受野的設計，該人工神經系統提供了高保真的觸覺信息，其可分辨率比最小感受體間距離小兩倍。這些結果為人工皮膚在精細紋理識別中達到人類指尖的超凡能力開辟了一條途徑。雖然該工作使用了簡單的電路設計來模擬生物神經網絡，但只要遵循該人工觸覺神經系統的設計思路和架構，利用先進的電路設計和半導體芯片技術（如專用集成電路ASIC），就有望在人工皮膚中實現生物觸覺神經系統優越的功能，并推進人工皮膚在假肢和機器人上的真正應用。

文獻鏈接：

Artificial tactile peripheral nervous system supported by self-powered transducers (Nano Energy,?2021,?82, 105680)

https://doi.org/10.1016/j.nanoen.2020.105680

本文由作者投稿。