近日，中国科学院上海微系统和信息技术研究所研究员陶虎团队受自然界星鼻鼹鼠“触嗅融合”感知启发，将MEMS嗅觉、触觉柔性传感器阵列与多模态机器学习算法融合，构建了触嗅一体智能机械手。

　　由地震、滑坡、塌方等掩埋事故造成的视觉感知障碍对受困人员的搜索和定位造成阻碍。该机械手手指触摸物体后可准确获取其局部微形貌、材质硬度和整体轮廓等关键特征，掌心可同步嗅出物体“指纹”气味，进一步通过仿生触嗅联觉 (BOT) 机器学习神经网络实时处理，最终完成识别人体、确认部位、判断掩埋状态、移开障碍物、闭环救援。

　　研究人员通过到一线消防救援单位实地调研，真实还原构建了人体被瓦砾石堆覆盖的掩埋场景，在此环境下对包括人体在内的11种典型物体进行识别，触嗅联觉识别准确率达96.9%，较单一感觉提升了15%。

　　此外，面对在实际救援中常见的存在干扰气体或器件部分损坏等情况，通过多模态感知的互补和神经网络的快速调节，该系统仍保持良好的准确率（80%）。

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