基于可重构超材料的传感-听觉整合机械声学感知技术

来自Li等的研究团队提出了一种创新性传感整合框架，利用多稳态可重构折纸谐振器作为机械声学感知器(mechanoreceptor)，通过频率关系中的振幅调制(amplitude modulation)改变听觉转导特性，并开发了并行处理融合信号的深度学习框架，实现了本体感觉(proprioceptive)与听觉特征的精准解码。该研究为智能系统实现环境-自身状态同步感知提供了硬件级解决方案，其提出的本体-听觉融合授权机制显著提升了安全性。

　　

这项突破性研究将生物体的多模态感知机制引入工程领域，通过可重构超材料(metamaterial)构建了名为"元感知器"(meta-perceptron)的智能传感系统。研究团队巧妙设计多稳态折纸谐振器(multi-stable origami resonator)，其形态变化可同步编码本体感觉信号和声学振动——就像章鱼触手既能感知自身弯曲度又能检测水流震动那样神奇。

核心创新在于利用振幅调制(AM)机制，使机械形变像摩斯密码般改写声学信号的频谱特征。通过压电信号输出的"二合一"数据流，配合卷积神经网络(CNN)对时频谱图的解析，系统能像破译DNA密码链那样，从融合信号中精准分离出关节角度(^{proprioception})和声波频率(_auditory)两类信息。

这种前端集成的仿生设计避免了传统多传感器系统的信号冗余，其安全授权应用验证了技术可靠性——好比给机器人装上了会"耳听八方"且"心里有数"的智能皮肤。该框架可扩展至其他感知模态，为类脑计算、康复机器人和感知神经科学研究提供了新范式。