在愈加强调科学技术是第一生产力的社会背景下,集成着大量先进技术的机器人已然成为衡量一个国家科技水平的标准。然而对于当前的机器人而言,其仅拥有的智能水平,并不足以完成对周围环境的整体感知。因此,机器人并不能很好地适应周围环境,抑或是能够与人类很好地交互。与之相对的是,触觉拥有着强大的感知能力,可对多种物理量进行直接测量,从而给予服务对象丰富的外界信息。基于此,触觉传感器已然成为机器人领域的研究热点之一。现有的触觉传感器虽然在一定程度上能进行环境信息的传递,但其普遍采用的阵列式结构存在着结构复杂、制造工艺繁琐、成本高、实时性不强等问题,同时不可避免的检测盲区也限制了其应用范围。针对这一系类问题,本文重点开展了以下研究工作:首先,基于导电面内电势分布的梯度变化特征,提出通过正交电势梯度场构建触觉感知的理论模型。分析研究了空间导电面内恒定电流场的基本特性和电势分布特征,提出了非线性电势梯度特性的传感器模型及其相应的信号处理方法,为传感器系统的实现提供理论基础。并且,运用不同的研究方法对导电曲面内电势分布的唯一性和敏感区域内的位置唯一性进行讨论。其次,依据非线性电势梯度分布模型,开展传感器的具体结构设计工作。为实现激励加载及信号提取,把传感器设计成三层薄膜结构,分别为具有非线性特征的电势分布层、隔离层和信号取出层。为获取任意边界形状导电面上的电势分布模型,采用RBF神经网络对电势分布进行拟合。再次,为实现柔性触觉传感器的接触位置检测,设计开发了以PIC18F14K22单片机为核心的硬件信号处理电路,该处理电路包括激励电压供给模块、电势信号AD采集模块,以及为实现二维坐标检测的两个通道轮询扫描功能模块等。从传感器采集到的电势信号数据传递给上位机,上位机利用训练过的径向基函数（RBF）神经网络模型实现实时位置检测并显示。最后,制作了传感器、信号处理电路等样品,完成了上位机软件开发。对传感器的位置检测功能和系统实时性进行了实验验证。为获取手指在传感器上的触摸轨迹,对采集到的原始数据进行滤波和拟合,并对触摸轨迹进行实验验证。