本论文旨在使用阵列式触觉传感器电子皮肤为机器人开发触觉感知系统,增强机器人在昏暗、沙尘等光线不足环境下的感知能力,使机器人能在复杂环境中高效感知目标,提升机器人在抓取、操纵等任务中的准确性和自主性。本论文首先使用不同物理性质的柔性基底改善电子皮肤的触觉传感能力,并从厚度、弹性模量及位置三方面分析了基底对电子皮肤感知静态和动态触觉刺激的影响,使用超弹性理论分析了影响机制。同时实验探究了基底给电子皮肤传感单元带来的串扰影响。以电子皮肤的触觉改善为基础,本论文提出了基于触觉图像处理的平面运动感知算法。算法通过识别触觉图像形心感知平移,通过图像配准感知旋转。同时使用图像形态学技术消除噪声,使用双线性插值提高分辨率,使用对数极坐标变换提升效率。此外,本研究搭建了高精度实验平台,验证了算法适用性和精度。运动感知算法使机器人能在复杂环境中感知物体。为了提升感知的效率和精度,本论文设计了基于机器学习和人体触觉模拟的材质识别方法。方法通过电子皮肤与目标物体的短时滑动获取触觉数据,使用小波变换和统计学方法从触觉数据中提取特征,对其进行主成分分析后用于训练多种机器学习分类器,并选择性能最佳的分类器用于识别接触物体材质。此外,本研究实验验证了算法在不同接触力下的鲁棒性,比较了本方法与人体触觉及现有方法的优劣。利用电子皮肤实现触觉感知,使机器人能像人类一样高效、灵敏地完成复杂任务,有效拓展了机器人的应用场景,具有重要的理论和实践意义。