生活中，人类不仅用手抓握/操纵物体，还可以探索和“感受”世界，并通过触摸与他人互动。人手能够灵巧地操作，并且可以通过使用感官反馈和学习的精细运动控制来执行高技能的任务。而触诊更是被广泛用于早期识别和筛查人体异常。得益于人手强大的感觉能力，医生可以通过按压或揉捏特定区域来“感觉”人体内潜在的危险组织或异常，为早期疾病诊断提供丰富的信息，包括癌症、腹部动脉瘤、甲状腺结节和其他疾病。特别是，根据世界卫生组织（世界卫生组织）的数据，2020年全球新增1930万例癌症病例，其中癌症占11.7%。体检是检测癌症肿块和其他体征的早期发现的最广泛、有效和安全的方法之一。在中医中，医生可以通过按压桡动脉区域来测量患者手腕处的脉搏，以了解他/她的心脏状况。一方面，由于缺乏训练有素、经验丰富的医生，一些疾病或潜在风险可能无法及时发现以防止恶化。另一方面，很大一部分人不愿意接受体检，特别是那些正在接受异性医生检查的人。因此，机器人触诊在研究界引起了广泛关注。而具有优异感知能力的软手指无疑是为这一场景应用提供了极具潜力的解决方案。

　　研究人员综合手指本体感知和触觉感知的机理，我们提出了一种仿生软手指（BSF），它具有改进的PneuNet结构来实现弯曲运动，具有无缝集成的导电纤维线圈，用于自解耦弯曲和力传感（图1B）。导电纤维线圈由两部分组成：第一部分是缠绕在弯曲致动器的每个气室上的多段线圈，第二部分是安装在指尖的扭曲液态金属（LM）纤维。等效电路模型表明，LM光纤在指尖的电阻随着施加的压力而变化，而线圈的电感随着弯曲角度的变化而变化，因为两个相邻气室绕组之间的互感发生了变化。通过测量线圈绕组两端之间的电感和电阻，可以同时实时监测软手指的弯曲和指尖的力。如图1C所示，BSF可以通过触摸和按压物体来识别物体，以获得类似于人类手指的柔软度。此外，BSF可以充当机器人医生（图1C），对患者体内的潜在肿块或异常进行触诊，或检查患者手腕处的脉搏波。然后，触诊和/或脉搏波的结果可以传输到基于AI的诊断系统或医生进行进一步分析。

　　中国科学技术大学工程科学学院博士生汪宇峰为论文第一作者，工程科学学院王洪波研究员为论文通讯作者。该项研究工作得到了国家自然科学基金委面上项目（no.52275579），中国科学院引才计划青年项目和中国科学技术大学启动资金的支持。

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