Artículo de revisión
Esta revisión destaca los avances recientes en tecnologías electrónicas de piel, haciendo hincapié en la detección táctil multimodal, arquitecturas flexibles y adquisición de datos de bajo consumo. Una plataforma híbrida de frecuencia de 36 canales demuestra reconocimiento táctil en tiempo real e interacción robótica. Las direcciones futuras se centran en mejorar la uniformidad en áreas grandes, la calibración inteligente y la percepción adaptativa para aplicaciones prácticas de piel robótica.
Las tecnologías electrónicas de piel (E-skin) emulan las capacidades táctiles y sensoriales de la piel humana, permitiendo la percepción de presión, tensión, temperatura y otros estímulos externos para robots inteligentes y sistemas portátiles. Esta revisión resume los avances recientes en materiales, diseños estructurales, mecanismos de detección e integración a nivel de sistema que han avanzado el rendimiento y la funcionalidad de las plataformas E-skin. Se presta especial atención a la detección táctil multimodal y a las estrategias de adquisición de señales integradas que permiten el reconocimiento en tiempo real de patrones y gestos táctiles. Los avances en arquitecturas flexibles, muestreo híbrido en frecuencia y circuitos de adquisición de datos de bajo consumo han mejorado la fiabilidad, escalabilidad y resolución temporal de los sistemas modernos de piel electrónica. Como demostración, los autores desarrollaron una plataforma de detección táctil híbrida de frecuencia de 36 canales para ilustrar la implementación práctica de la fusión multimodal de señales e interacción robótica. Finalmente, se discuten los desafíos actuales y las direcciones futuras —incluyendo la uniformidad en áreas grandes, la calibración inteligente y la percepción adaptativa— para guiar la transición de prototipos de laboratorio a aplicaciones robóticas desplegables para pieles.
La piel electrónica representa una nueva generación de sistemas electrónicos blandos capaces de imitar las propiedades sensoriales y funcionales de la piel humana. Al detectar estímulos mecánicos y térmicos como presión, tensión, temperatura y deslizamiento, la piel de E permite a las máquinas percibir su entorno de manera similar a la humana. Desde los primeros trabajos de Someya y colegas que introdujeron la electrónica inspirada en la piel flexible, la investigación en este campo ha avanzado rápidamente en ciencia de materiales, ingeniería de dispositivos e integraciónde sistemas 1,2.
Los primeros desarrollos en la piel electrónica se centraron principalmente en crear materiales elásticos y conductores que pudieran mantener la estabilidad eléctrica bajo deformación mecánica. Se han explorado ampliamente los compuestos poliméricos conductores, los nanomateriales de carbono y los electrodos basados en metales líquidos para mejorar la flexibilidad ysensibilidad 3,4,5. Estos esfuerzos sentaron las bases para una detección táctil fiable. Sin embargo, a medida que la investigación se expandió hacia la robótica y la electrónica vestible, el cuello de botella pasó de los materiales a la integración a nivel de sistema, donde desafíos como la adquisición de señales a gran escala, la amplificación de bajo ruido y el procesamiento de datos en tiempo real se convirtieron en preocupacionescentrales 6,7.
Los avances recientes ponen de manifiesto la creciente importancia de la detección táctil multimodal y la adquisición de señales integradas, que han transformado E-skin de una interfaz de detección pasiva a una plataforma activa de percepción. Jeon et al.8introdujeron uno de los primeros sistemas táctiles multimodales que integraban la detección de presión, temperatura y deslizamiento, mientras que Lee et al.9demostraron la percepción táctil en tiempo real integrando circuitos de procesamiento de señales directamente en el conjunto de sensores. De manera similar, Wang et al.10propusieron un sistema táctil robótico bioinspirado capaz de reconocer fuerzas de interacción de fluidos con alta resolución temporal. Estos estudios revelan un claro cambio hacia arquitecturas de sensores integradas capaces de percepción y clasificación complejas.
Más allá de la robótica, E-skin también ha mostrado un amplio potencial en monitorización de la salud e interfaces biomédicas. La medición continua de señales fisiológicas —como pulso, temperatura y electromiografía— permite la atención sanitaria personalizada y la rehabilitación a largoplazo 11,12. Wu et al.7 resumieron los avances recientes en sensores portátiles multimodales, destacando los desafíos en el desacoplamiento y estabilidad de señales durante operaciones prolongadas. Sin embargo, como señalaron AlShaibani et al.13, el campo aún carece de protocolos de evaluación estandarizados, lo que dificulta comparar la precisión de la detección entre sistemas. Por tanto, establecer marcos de pruebas unificados es esencial para la futura adopción clínica yrobótica 13.
Dadas estas novedades, esta revisión se centra en la arquitectura a nivel de sistema y las estrategias de adquisición de señales para E-skin. Enfatiza cómo la detección multimodal, el diseño de circuitos y la fusión de datos determinan colectivamente el rendimiento del sistema y la escalabilidadfuncional 14,15. Para demostrar estos principios, se presenta una plataforma de detección táctil híbrida de frecuencia de 36 canales desarrollada por los autores como ejemplo de fusión multimodal de señales en tiempo real e interacción robótica. Esta demostración sirve como puente entre el diseño conceptual y las aplicaciones prácticas de piel robótica.
En conjunto, esta revisión ofrece una perspectiva integral a nivel de sistema sobre el desarrollo de la piel electrónica, conectando la brecha entre los principios de detección multimodal y la arquitectura de hardware y la percepción inteligente. Al enfatizar las estrategias de adquisición de señales, la fusión de datos y la implementación práctica de robots, pone de manifiesto tanto los avances recientes logrados como los principales retos que quedan para lograr sistemas E-skin adaptativos, escalables y fiables.
Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.
Visión general de las arquitecturas de piel electrónica
E-skin puede considerarse un sistema electrónico jerárquico y blando que integra capas de detección, adquisición, procesamiento y comunicación en una estructura unificada. Cada capa desempeña un papel distinto en la transformación de estímulos físicos externos en información digital significativa que puede ser interpretada por máquinas o humanos. La Figura 1 ofrece un esquema conceptual de esta arquitectura de cuatro capas y el flujo de señal correspondiente.
En la capa de detección, los conjuntos de sensores flexibles y extensibles detectan estímulos mecánicos o térmicos como presión, deformación o temperatura. Estos elementos se fabrican sobre sustratos elastoméricos y a menudo emplean geometrías microestructuradas para mejorar la sensibilidad y la linealidad de la respuesta. Los polímeros conductores y nanocompuestos proporcionan alta conformidad y un rendimiento eléctrico estable bajo grandesdeformaciones 3,5. En sistemas multimodales de piel E, múltiples estímulos físicos —como presión, tensión y temperatura— pueden detectarse integrando diversas unidades de detección o empleando arquitecturas microestructuradas de dispositivos que desacoplan estos estímulos dentro de un únicosensor 4.
La capa de adquisición actúa como puente eléctrico entre sensores y electrónica. Sus principales funciones incluyen amplificación, filtrado y conversión de analógico a digital. En la piel E moderna, se utilizan ampliamente circuitos impresos flexibles o matrices de transistores de película delgada para realizar direccionamiento de matriz activa y lectura multiplexada. Estos enfoques reducen la complexidad del cableado manteniendo una alta resolución espacial y un bajo consumo energético. El diseño de esta capa determina el nivel de ruido del sistema, la frecuencia de muestreo y la fidelidad general de los datos.
A continuación, la capa de procesamiento de datos gestiona la interpretación en tiempo real de la información táctil. Los microcontroladores embebidos o los procesadores basados en matrices de puertas programables en campo (FPGA) ejecutan filtrado local, extracción de características y clasificación preliminar de eventos táctiles. Esta arquitectura de computación distribuida minimiza la latencia y permite el control adaptativo por retroalimentación. La integración con módulos inalámbricos o de IA en el borde apoya aún más la operación robótica autónoma y las aplicaciones de dispositivos portátiles.
Finalmente, la interfaz o capa de aplicación conecta la plataforma E-skin con sistemas externos como manipuladores robóticos, prótesis o monitores sanitarios. Los datos táctiles procesados se convierten en comandos de control, salidas visuales o indicadores de diagnóstico. Para la robótica, esta capa proporciona retroalimentación de fuerza de agarre y reconocimiento de texturas; Para uso biomédico, soporta la monitorización fisiológica continua y la transmisión remota de datos.
Juntas, estas cuatro capas forman una vía de extremo a extremo que convierte estímulos mecánicos o térmicos en información accionable. El diseño jerárquico y modular permite optimizar cada bloque funcional de forma independiente, manteniendo la flexibilidad mecánica general. Esta visión general establece el marco estructural para las siguientes secciones, donde se analizarán en detalle los mecanismos de sensorización, los métodos de adquisición de señales y las estrategias inteligentes de percepción de los sistemas E-skin.
Mecanismos de detección y principios de transducción
La piel de E-piel convierte estímulos mecánicos y térmicos en señales eléctricas mediante varios mecanismos de transducción. Los más utilizados son los piezorresistivos, capacitivos, piezoeléctricos autoalimentados y ópticos (Figura 2). Cada enfoque ofrece ventajas distintas en sensibilidad, rango dinámico y consumo energético.
Detección piezorresistiva y capacitiva: Los sensores piezorresistivos (Figura 2A) cambian su resistencia cuando la deformación altera la red conductora de la película sensor. Son fáciles de fabricar, altamente compatibles con sustratos flexibles y ofrecen un amplio rango de mediciones. Los materiales típicos incluyen compuestos a base de carbono y polímeros conductores. Los sensores capacitivos, en cambio, se basan en cambios en la capacitancia C=εA/d causados por la deformación mecánica de una capa dieléctrica. Cuentan con alta estabilidad y bajo ruido, y son muy adecuados para la imagen táctil. Jeon et al.8 demostraron una piel multimodal en forma de E que combina elementos piezorresistivos y capacitivos para detectar la presión y la temperatura simultáneamente con una interferencia mínima.
Mecanismos autoalimentados: Los transductores triboeléctricos (Figura 2B) y piezoeléctricos (Figura 2C) generan señales eléctricas directamente a partir del movimiento mecánico. Las películas piezoeléctricas producen separación de carga bajo tensión, mientras que las capas triboeléctricas generan diferencias de potencial mediante electrificación por contacto. Estos mecanismos autoalimentados son efectivos para estímulos dinámicos como la vibración y el deslizamiento. Wang et al.10 desarrollaron un sistema táctil robótico basado en una interfaz triboeléctrica capaz de percibir interacciones fluidas con alta resolución temporal. Aunque son menos adecuados para presiones estáticas debido a la fuga de carga, combinarlos con capas piezorresistivas o capacitivas permite la detección multimodal complementaria.
Mecanismos ópticos y otros mecanismos emergentes: La detección óptica (Figura 2D) convierte la deformación mecánica en cambios en la intensidad de la luz o en interferencias dentro de guías de onda o microcavidades. Ofrece una sensibilidad ultraalta e inmunidad al ruido electromagnético, pero requiere una alineación precisa16. También se están explorando otros enfoques —incluyendoel magnético 17,el termoeléctrico 18 y los métodosbasados en impedancia 19— para ampliar la funcionalidad de la piel E.
Hacia la integración multimodal: Los sistemas modernos de piel electrónica combinan cada vez más múltiples mecanismos para detectar y distinguir diversos estímulos. Lee et al.9 lograron la detección en tiempo real de presión, temperatura y deslizamiento mediante matrices de sensores integrados y circuitos de procesamiento embebidos. Estas arquitecturas híbridas avanzan la E-skin de la detección pasiva a la percepción activa, sentando las bases para la integración a nivel de sistema que se discute en la siguiente sección.
Integración de sistemas y adquisición de señales
El rendimiento de un sistema E-skin depende no solo de las propiedades de sus elementos sensores, sino también de cómo se adquieren, procesan y transmiten las señales de esos sensores. La integración a nivel de sistema conecta la capa de detección con la electrónica embebida, formando una plataforma de percepción táctil unificada capaz de respuestas en tiempo real. La Figura 3 ilustra una arquitectura representativa del sistema que incluye matrices de sensores, electrónica de lectura, adquisición de datos y módulos de comunicación.
Arquitectura y diseño de hardware: Las arquitecturas modernas de piel E suelen organizarse en una estructura modular que consta de tres subsistemas de hardware: la matriz de sensores, los circuitos de lectura y multiplexación, y el controlador o unidad de procesamiento embebidos. Esta configuración jerárquica equilibra la resolución espacial con la escalabilidad del sistema. En la mayoría de las implementaciones, los arreglos de sensores de gran área se organizan en formato de matriz, donde cada nodo corresponde a un elemento sensor individual. Para reducir la complejidad del cableado y la diafonía, se emplean estrategias de multiplexación por división de tiempo (TDM) o escaneo de columnas de fila. El circuito de lectura incluye adaptación de impedancias, amplificación de bajo ruido, filtrado y conversión de analógico-digital (ADC). Takei et al.14 enfatizaron que la integración de materiales de detección con chips de lectura CMOS de bajo consumo es crucial para lograr plataformas E-skin compactas y eficientes. Los microcontroladores embebidos (MCUs) o FPGAs gestionan entonces la selección de canales, el almacenamiento en búfer de datos y el preprocesamiento. Para mantener la flexibilidad, los chips rígidos de silicio suelen montarse sobre interponentes flexibles o placas de circuito impreso flexibles (FPC). Los módulos de comunicación inalámbrica —como Bluetooth Low Energy (BLE) o Wi-Fi— suelen integrarse para aplicaciones portátiles, mientras que las plataformas robóticas suelen adoptar la comunicación serial por cable para el control en tiempo real.
Estrategias de adquisición de señales: La adquisición de señales en sistemas E-skin debe manejar alta densidad de canales, baja amplitud de señal y amplio rango dinámico. Las señales táctiles de cada sensor suelen estar en el rango de milivoltios a microvoltios, requiriendo amplificadores diferenciales de alta ganancia y circuitos de supresión de ruido. Los enfoques comunes incluyen doble muestreo correlacionado (CDS), amplificadores estabilizados porhelicóptero 20,21 y métodos de detecciónsíncrona 22 para minimizar el ruido de deriva y 1/f. Viteckova et al.23 analizaron marcos de adquisición de datos para sistemas táctiles portátiles y enfatizaron el equilibrio entre la velocidad de muestreo y la eficiencia energética. Los ADC multicanal con escaneo secuencial son ampliamente utilizados, pero introducen un retardo de muestreo en toda la matriz. El muestreo paralelo, aunque más rápido, aumenta los requerimientos de consumo y rendimiento de datos. Así, las soluciones híbridas que combinan adquisición secuencial y paralela han despertado interés por sistemasescalables 24.
Fusión de datos y percepción inteligente: Tras la adquisición, las señales táctiles de los sistemas E-skin deben procesarse para extraer características significativas y apoyar la percepción inteligente. El procesamiento de señales sirve como puente entre la salida bruta del sensor y la comprensión física, permitiendo la supresión del ruido, la extracción de características y la fusión multimodal de datos (Figura 4).
Preprocesamiento y extracción de características: Las señales en bruto suelen distorsionarse por deriva, desplazamientos o interferencias electromagnéticas. La corrección de línea base, el filtrado adaptativo o pasa bajos, y la amplificación diferencial se emplean comúnmente para mejorar la relación señal-ruido. La extracción posterior de características transforma los datos en el dominio del tiempo en descriptores compactos —como amplitud, duración y tasa de cambio— mientras que los filtros espaciales reconstruyen mapas táctiles a través de matrices de sensores. El análisis en el dominio de la frecuencia utilizando transformadas de Fourier o wavelet revela además información sobre vibraciones y texturas.
Fusión e interpretación multimodal: En sistemas multimodales de piel E, las señales de sensores de presión, deformación, temperatura o vibración se combinan para formar representaciones táctiles unificadas. La fusión a nivel de datos y a nivel de características mejora la robustez, mientras que la fusión a nivel de decisión integra los resultados de múltiples clasificadores. Estudios recientes han demostrado que los algoritmos de aprendizaje automático —incluyendo el análisis de componentes principales y las redes neuronales convolucionales— pueden mejorar el reconocimiento de eventos táctiles25. Además, se han explorado marcos de fusión multimodal que combinan datos táctiles y propioceptivos para mejorar la precisión de clasificación26.
Hacia la percepción inteligente: En niveles de abstracción más altos, los datos de piel electrónica se interpretan para inferir propiedades del objeto, estados de contacto e intención de interacción. Los modelos de reconocimiento de patrones y regresión clasifican eventos táctiles como agarre, deslizamiento o textura, mientras que el agrupamiento y el análisis espaciotemporal revelan relaciones ocultas entre señalesdistribuidas 27. La integración del razonamiento basado en inteligencia artificial permite la percepción consciente del contexto y la retroalimentación en tiempo real para la robótica y la sanidad wearable.
En resumen, el procesamiento de señales y la interpretación de datos convierten la información táctil en bruto en información accionable. Los avances en filtrado adaptativo, fusión multimodal y modelado basado en datos están impulsando a los sistemas E-skin hacia una mayor precisión perceptual y autonomía.
Aplicaciones y demostraciones
Los sistemas táctiles flexibles han encontrado aplicaciones en diversos ámbitos, que van desde la manipulación robótica hasta la atención sanitaria portátil y la interacción hombre-máquina. Estas tecnologías demuestran cómo la detección multimodal, los materiales flexibles y la electrónica embebida pueden converger para formar interfaces inteligentes capaces de retroalimentación en tiempo real y control adaptativo (Figura 5).
Manipulación y agarre robótico: En el campo de la robótica, los sistemas táctiles flexibles proporcionan retroalimentación esencial para una manipulación segura y hábil. Al integrar la detección capacitiva, térmica y vibracional, estos sistemas permiten un agarre adaptativo y la modulación de fuerzas en tiempo real al manipular objetos delicados. Este feedback táctil también facilita la detección de bordes, la estimación de poses y el control de cumplimiento, mejorando significativamente la colaboraciónhumano-robot 28.
Dispositivos portátiles y monitorización sanitaria: Para aplicaciones portátiles de salud, los parches sensores flexibles permiten un seguimiento fisiológico continuo durante la actividad diaria. Los avances recientes en biosensores flexibles y portátiles han ampliado enormemente el alcance de la monitorización continua de la salud. Song et al.29resumieron los avances en plataformas de detección suave y conformes de la piel capaces de detectar en tiempo real señales fisiológicas de fluidos corporales y signos vitales. Estos biosensores combinan alta flexibilidad, bajo consumo energético y biocompatibilidad, ofreciendo un funcionamiento fiable a largo plazo para aplicaciones en medicina personalizada y atención preventiva. Se han explorado sistemas similares para el análisis de la marcha, la monitorización de la activación muscular y la retroalimentación derehabilitación 30,31.
Interacción humano-máquina y sistemas de asistencia: Cada vez se emplean más aparatos electrónicos táctiles suaves inspirados en la piel para permitir una comunicación intuitiva entre humanos y máquinas. Al traducir señales mecánicas o fisiológicas en respuestas eléctricas interpretables, estos sistemas flexibles proporcionan interfaces naturales para el control robótico y tecnologías asistenciales. Liu et al.32 desarrollaron una plataforma inalámbrica de piel electrónica que funciona como una interfaz bidireccional hombre-máquina, permitiendo el control basado en gestos de dispositivos robóticos y la retroalimentación al usuario mediante sensores y actuadores integrados. Los avances complementarios en la piel electrónica portátil para el monitoreo de la salud han ampliado su papel de asistencia para pacientes y personas mayores. Sun et al.33 resumieron cómo las redes de biodetección conformes y la interpretación adaptativa de datos contribuyen al apoyo continuo en salud y a la retroalimentación de rehabilitación. En conjunto, estos estudios demuestran cómo la electrónica táctil mejora la percepción, la comunicación y la asistencia en sistemas interactivos de próxima generación.
Demostración utilizando una plataforma integrada de adquisición táctil de 36 canales: Para ilustrar la integración práctica del sistema, se presenta una plataforma de adquisición táctil de 36 canales desarrollada por los autores como una demostraciónrepresentativa 34. La plataforma integra una matriz de detección flexible con una placa de adquisición personalizada que contiene amplificadores de bajo ruido, multiplexores analógicos y un ADC de 14 bits. Un microcontrolador gestiona la sincronización y comunicación de datos vía USB o Bluetooth Low Energy, mientras que un CPLD a bordo controla el tiempo y el almacenamiento en búfer. En lugar de una única tasa fija, el sistema realiza tres flujos de muestreo síncronos: 2 kHz para señales acústicas, 1 kHz para señales de aceleración y táctiles, y 100 Hz para temperatura y luz, de modo que cada modalidad de detección se muestrea a una velocidad adecuada, mejorando la eficiencia del ancho de banda sin sacrificar el rendimiento perceptivo. Los datos en tiempo real se visualizan y analizan en un ordenador anfitrión, demostrando una percepción táctil escalable adecuada tanto para plataformas robóticas como portátiles.
En resumen, los cuatro dominios de aplicación demuestran cómo la electrónica táctil flexible está transformando la percepción en percepción. Desde la manipulación robótica hasta los sistemas portátiles de salud e interactivos, la integración de sensores multimodales, adquisición adaptativa y procesamiento inteligente permite interfaces táctiles sensibles y eficientes, allanando el camino para plataformas de piel electrónica autónomas y adaptativas para el ser humano.
Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.
A pesar del rápido progreso en materiales, integración de sistemas e interpretación de datos, las tecnologías de piel electrónica (E-skin) aún enfrentan varias barreras antes de que se pueda lograr un despliegue práctico a gran escala. Se necesitan mejoras en la fiabilidad mecánica, escalabilidad y autonomía inteligente para lograr plataformas electrónicas verdaderamente perceptivas. La piel electrónica depende de materiales flexibles y elásticos que puedan mantener la sensibilidad bajo ...
Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.
Los autores declaran que no tienen intereses en conflicto.
Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.
Solicitar permiso para reutilizar el texto o las figuras de este artículo de JoVE
Solicitar permiso