觸嗅聯覺，讓呵護生命之“手”更聰慧

　　瓦礫、碎石、破損的家具、飛揚的塵土……

　　在一線消防救援單位實地調研并經應急管理部上海消防研究所專業人員指導后，中科院上海微系統所副所長、傳感技術聯合國家重點實驗室副主任陶虎團隊構建的，人體被瓦礫石堆覆蓋的實驗場景非常逼真。隨著“觸嗅一體仿生智能機械手”進入工作狀態，研究人員面前的電腦中，各種數據逐漸清晰起來。

　　這是該團隊在測試新研制的觸嗅一體智能仿生機械手，在此環境下，仿生機械手對包括人體在內的11種典型物體進行識別，觸嗅聯覺識別準確率達96.9%，較單一感覺提升了15%。1月10日，相關研究發表在《自然—通訊》上。

　　聚焦搜救難題

　　由地震、滑坡、塌方等掩埋事故造成的視覺感知障礙，給搜索救援帶來了極大阻礙。為了確保最佳救援時機，提升搜救和生還率，中科院上海微系統所和應急管理部上海消防研究所、中科院自動化所、蘇州慧聞納米科技有限公司等單位合作，依托國家科技創新2030“新一代人工智能”重大項目，針對極端環境無視覺輸入情況下，對受困人員識別與救援需求展開了研究。

　　“我們將MEMS嗅覺、觸覺柔性傳感器陣列與多模態機器學習算法融合，構建了仿星鼻鼴鼠觸嗅一體智能機械手。”陶虎告訴《中國科學報》。

　　得益于硅基MEMS氣體傳感器（靈敏度超越人類1個數量級）、壓力傳感器（探測極限超越人類1個數量級）的優異性能，該機械手手指觸摸物體后，可準確獲取其局部微形貌、材質硬度和整體輪廓等關鍵特征，掌心能同步嗅出物體“指紋”氣味。

　　“在此基礎上，我們通過仿生觸嗅聯覺 (BOT) 機器學習神經網絡實時處理，最終完成識別人體、確認部位、判斷掩埋狀態、移開障礙物、閉環救援。”該論文第一作者、中科院上海微系統所博士生劉孟瑋對《中國科學報》說，“相較麻省理工學院發表于《自然》的單一觸覺（548個傳感器）感知研究，我們通過觸（70個）、嗅（6個）聯覺，僅使用1/7數量的傳感器，達到了更理想的識別目的。”

　　實驗數據表明，減少傳感器的規模和樣本量后，仿生智能機械手更適合復雜環境，能在資源有限條件下快速反應和應用。此外，面對在實際救援中經常遇見的，存在干擾氣體或器件部分損壞等情況，通過多模態感知的互補和神經網絡的快速調節，該系統仍保持超過80%的準確率。

　　來自星鼻鼴鼠的靈感

　　目前，在掩埋事故救援中，主要還是靠人來判斷狀況，對事故中是否有被困人員、被困人員的生命狀態、被困人員的準確方位判斷等難題依然未能很好解決。

　　“發生掩埋事故時，現場往往會聲音嘈雜，甚至聽不清下面的微弱呼救，所以視覺、聽覺都會受到阻礙。”劉孟瑋說，“因此，我們就想做一個集成多種感知方式的仿生微系統，但困難在于幾種傳感器怎么結合更合理。”

　　因為一直沒有思路，研究人員就想從自然界尋找一些靈感。在調研過程中，他們發現星鼻鼴鼠的生活環境和掩埋環境比較貼合。長期生活在地下，星鼻鼴鼠的視覺和聽覺逐漸退化，并進化出圍繞在鼻孔四周的星狀觸手，從而巧妙地把觸覺跟嗅覺這兩種感覺集中在一起，進行捕獵或判斷危險。

　　星鼻鼴鼠比較少見，研究人員雖然“并沒有在現實中見過”，但與其相關的研究卻很多，尤其是在一些醫學領域，有很多的關于星鼻鼴鼠文獻。

　　“比如，它觸手上觸覺單元是什么樣的，微觀結構是什么樣的，包括一些解剖研究，生物學家都做過，我們主要是基于這些信息來進行更深入的研究。”劉孟瑋說，”受星鼻鼴鼠啟發，在機械手設計上，我們按照和它類似的結構，在機械手上布局了觸覺傳感器和嗅覺傳感器陣列。”

　　觸嗅融合優勢明顯

　　這種觸嗅聯覺的方式，比單一感知在“同等條件、同等傳感器數量情況下，識別率顯著提高。在器件要求上，純觸覺識別要求的傳感器比較多，會遍布機械手的全掌，而且傳感器數量多了，就會產生集成困難，系統復雜度高，數據處理量大等問題。

　　“觸嗅聯覺的另一個優點就是可以簡化感知陣列。”陶虎說，“這樣前端采集信號的傳感器少了，通道數少了，后面的計算量就會變小，然后整個系統判斷起來就會非常快。而且嗅覺感知能輕松區分硫化氫、氨氣等人體的特殊氣味，進而判斷被掩埋者的狀態及所觸摸的身體部位。”

　　未來，該技術能部署到人工智能機器人或機械手上，機器人在救援挖掘過程中，就能自動感知和判斷，在和人體不完全接觸的情況下，感知到人的存在，然后進一步判斷人的生命狀態、進行更精確的定位，從而制定下一步如何救援的策略，避免在施救中對人造成傷害。”

　　相關論文信息：https://doi.org/10.1038/s41467-021-27672-z