近日，清华大学机械工程系程嘉团队与清华大学医学院/北京清华长庚医院曲学铖团队合作，提出了一种面向假肢触觉功能重建的柔性双向触觉反馈系统（Bidirectional Haptic Feedback System，BHFS）。该系统深度集成静电感应式多维触觉传感、多通道经皮电刺激与实时闭环映射算法，构建了从假肢端触觉感知到人体皮肤感觉反馈的“感知—映射—刺激”闭环通路，为非侵入式假肢触觉重建开辟了新的技术路径。

  相关研究成果以“Bidirectional Haptic Feedback for Prostheses via Flexible Sensing and Transcutaneous Electrical Stimulation”为题，发表于期刊Advanced Functional Materials。清华大学机械工程系研究员程嘉、清华大学北京清华长庚医院副研究员曲学铖、烟台大学机电汽车工程学院教授石运序为论文通讯作者。山东大学2025级博士研究生赵浩涵（原烟台大学2022级硕士研究生）、清华大学2023级硕士研究生杨博为论文共同第一作者。

  上肢截肢不仅会造成患者运动功能缺失，也会切断自然的躯体感觉反馈通路。当前大多数肌电假肢虽然能够执行抓握等基础动作，但由于缺乏有效的触觉反馈，使用者往往需要高度依赖视觉来判断接触状态、抓握力度等，这不仅大幅增加了操作负担，也降低了控制的直观性。研究表明，通过直接刺激真皮层中带髓鞘的传入神经，可诱发本体触觉感觉，从而提供具有高具身认知感的触觉反馈。然而，现有的假肢触觉反馈系统普遍面临感知维度不足、反馈编码简单以及系统集成度有限等瓶颈。大多数系统仅关注法向压力，难以同时感知剪切力、滑移和表面纹理；同时，触觉信息与刺激参数之间的映射关系仍不够自然，限制了假肢手在真实交互场景中的闭环控制能力。

图1 双向触觉反馈假肢系统BHFS总体示意图

  针对上述难题，研究团队构建的BHFS系统由柔性多维触觉感知手套（TP-Glove）、多通道经皮电刺激臂环以及实时闭环控制系统三大核心模块组成。系统能够通过TP-Glove实时采集假肢端的压力、剪切力和纹理信息，并将其转化为具有空间和时间编码特征的电刺激信号，再由柔性手环准确反馈至人体皮肤，进而形成完整高效的闭环触觉反馈路径。

图2 柔性多维触觉传感器TFT-Sensor的结构设计与性能优化

  在触觉感知端，研究团队基于静电感应原理设计了柔性触觉传感器（TFT-Sensor）。该传感器采用了钛酸锶（SrTiO?）改性的聚二甲基硅氧烷（PDMS）静电感应层与金字塔微结构，有效提高了对微小力的检测能力。实验数据表明，其开路电压相比基础结构提升了约75%，最小检测限低至0.2 mN。同时，传感器采用了双通道集成设计与类指纹结构封装，实现了对压力、剪切力和表面纹理等多维触觉信息的精确采集。

图3 TP-Glove的集成及多维触觉识别

  在此基础上，团队将多个传感单元进一步集成于柔性可拉伸触觉手套TP-Glove中。该手套能适配不同尺寸的灵巧手，且可实时识别手指在接触、按压、释放和切向拖拽过程中的信号变化。结合卷积神经网络算法，系统对不同表面粗糙度的在线识别准确率达99.5%，为假肢手获取丰富的多维触觉信息奠定了坚实基础。

图4 多通道经皮电刺激手环及触觉反馈编码

  在反馈端，团队开发了多通道经皮电刺激模块及柔性可拉伸电刺激臂环。该系统可对刺激强度、频率、占空比、通道位置和触发序列进行多维度调控，从而构建出丰富的空间与时序编码。这种设计能将复杂的压力、纹理和接触位置等信息，精准转化为人体可清晰辨识的皮肤感觉，提供更加细腻多样的触觉体验。受试者实验证实，人体能够对不同的刺激强度、频率、空间位置和时间序列做出有效区分（平均识别准确率85%）。

图5 BHFS辅助假肢手完成闭环抓握与纹理识别

  为了进一步验证BHFS的实际闭环反馈效果，研究团队开展了模拟假肢手抓握实验。在屏蔽视觉与听觉的严格条件下（受试者佩戴眼罩与降噪耳机），使用者仅依靠电刺激反馈来进行抓握判断。结果显示，在无反馈辅助时，受试者极易发生抓握失败或损坏物体的情况；而在BHFS系统的辅助下，受试者能够根据电刺激的动态变化实时调整抓握力，顺利实现稳定抓取，并能通过频率的变化准确区分物体表面纹理。

  该项研究从系统层面实现了柔性触觉传感、实时信号映射与非侵入式经皮电刺激反馈的深度整合，为假肢手的触觉功能重建提供了全新的闭环技术方案。未来，该系统有望进一步面向真实截肢人群开展长期临床验证，并与商用肌电假肢深度集成，推动假肢手从单纯的“运动执行器”向“具备具身感觉反馈的人机交互系统”演进。

  研究得到国家自然科学基金、博士后创新人才计划、博士后面上等项目支持。

  原文链接：https://doi.org/10.1002/adfm.76572