仪器仪表2021/4/13 13:43:04
科学家实现生物传感器新突破但广泛应用仍面临困难
来源：仪表网2021/3/16 15:59:09150
导读
机器人听觉主要有三大功能：声源定位、声源分离、分离后的声音识别。
第四十届语音信号处理会议 ICASSP2015 上，一篇题为《机器人听觉：兴起与展望》的论文提到：机器人用“耳朵”同时听到几件事，正是基于其听觉能力，这也是改善人机互动与共生的重要因素。
机器人听觉主要有三大功能：声源定位、声源分离、分离后的声音识别。
其听觉的关键在于对噪声环境的实时处理和鲁棒性，以及对各种机器人和硬件配置的高灵活性。通俗来讲，要想让机器人“听见”，就需要麦克风阵列将声音信号转换为电信号，随后经过对电信号进行处理，获得声音包含的信息。
当然，打造机器人听觉，说起来容易做起来难。机器人的听觉系统需要传感、机械、控制等因素的协调配合，可谓涵盖了多个学科，要想做到像人耳那样(能听辨出声音类型、内容、来源、远近、方位等)是一件困难的事情。
前不久，该团队题为 《耳朵机器人：蝗虫耳朵芯片生物混合平台》的研究成果正式发表于《传感器》杂志。
生物耳朵有何优势？这项研究中，研究团队选定的主角是蝗虫。
原因在于，经过数亿年的进化，昆虫已经获得了一些自然界中高效强大的感知器官，如果把这些感知器官视作传感器，那么相比众多人造传感器，这种传感器的优势在于体积小、重量轻、功耗低、可适用于多变的环境。
尤其是在听觉方面，昆虫的听觉传感器经过多次进化，已经可以发挥场景分析、交流的功能，有着高度的多样性，具体来看：形态上，其耳朵可以是近场敏感的触角，也可以是远场敏感的鼓膜。功能上，可以是窄带过滤器(蚊子)，也可以是宽带传感器(夜蛾)。神经处理上，可以只有一个神经元(夜蛾)，也可以有数千个干预神经元(雄性蚊子耳朵有 15000 个神经元)。
而沙漠蝗虫耳朵较为敏感，所涵盖的频率范围广，可以被作为一个很好的从神经系统读取电生理信息的模型。
研究团队表示：目前为止，还没有哪项研究证明生物混合机器人平台(bio-hybrid robotic platform)能够通过生物传感器对声音做出反应。在机器人平台上加入生物传感器，可以有两方面优势，一是可以将其行为、能力与特征鲜明的自然蝗耳进行比较，二是可以将其与纯粹的技术设备(麦克风阵列)进行比较。
生物传感器(biosensor)，是一种对生物物质敏感并将其浓度转换为电信号进行检测的仪器。是由固定化的生物敏感材料作识别元件(包括酶、抗体、抗原、微生物、细胞、组织、核酸等生物活性物质)、适当的理化换能器(如氧电极、光敏管、场效应管、压电晶体等等)及信号放大装置构成的分析工具或系统。生物传感器具有接受器与转换器的功能。
论文显示，研究团队设计了一个生物混合平台 Ear-Bot，它集成了沙漠蝗虫的听觉系统作为传感输入，与一个移动机器人平台相连接。通俗来讲就是，打造一个蝗虫耳朵芯片 Ear-Chip，将其作为机器人的听觉传感器。在这个过程中，团队利用到了微生理系统(MPS，也称芯片上的器官 OoC)的新发展，也就是“人体器官芯片技术”。
人体器官芯片是一项新兴的前沿技术，简单来讲就是指一种在载玻片大小的芯片上构建的器官生理微系统，包含着活体细胞、组织界面、生物流体等器官微环境的关键要素，因此可以在体外模拟人体组织器官的主要结构功能特征以及器官间的联系。
值得一提的是，研究团队通过 SolidWorks CAD 软件对芯片进行了设计，然后通过 3D 打印生物相容性牙科透明树脂进行芯片的制作，终成功地创造了一种持久的微型感应装置。同时，Ear-Bot 还配备了定制电极，可测量耳朵的电生理反应，并将其传递给机器人。机器人还集成了处理信号和运行不同算法所需的所有电子设备(包括前置放大器、电路板等)。除了定制芯片 Ear-Chip 和电极以外，该机器人平台还包括一个信号放大器、一个控制器和信号处理器系统(CSPS)
研究人员拍拍手，蝗虫耳朵就会识别出声音并将其转换为电信号，并将其传输至机器人的电生理测量系统、控制器和信号处理系统。值得一提的是，Ear-Bot 系统能够在混杂的噪声中区分出电机和拍手的声音。
也就是说，蝗虫耳朵对各种频率都较为敏感，可对真实的声音做出反应。如下图所示，其响应在 3.5 kHz(±2)左右，对来自不同方向的声音的响应无显著变化，且对距离在 5-35cm 之间的声音响应无差异。可见，Ear-bot 能够对来自不同方向和距离的声音做出反应。
随着生物科学、信息科学和材料科学发展成果的推动，生物传感器技术飞速发展。但是，生物传感器的广泛应用仍面临着一些困难，今后一段时间里，生物传感器的研究工作将主要围绕选择活性强、选择性高的生物传感元件；提高信号检测器的使用寿命；提高信号转换器的使用寿命；生物响应的稳定性和生物传感器的微型化、便携式等问题。
原标题：科学家实现生物传感器新突破 但广泛应用仍面临困难
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