哈佛大學最新Nature：戴個袖套即可實現人機互動

2020-11-14 研之成理


▲第一作者：Oluwaseun A. Araromi

通訊作者：Oluwaseun A. Araromi & Robert J. Wood

通訊單位：Harvard University

DOI：10.1038/s41586-020-2892-6

背景介紹

高度機械順應性、基於軟材料的傳感器技術在器件系統設計方面具有廣闊的應用前景，並在例如軟操縱植入式、皮膚安裝式電子設備和可穿戴機器人技術等各種領域提供相應功能。目前許多報導的軟應變傳感器機制都集中於實現較大的應變（例如，> 100％），而在小應變（例如，<5％）、高靈敏度方面的研究卻相對較少。在後一種情況下工作的應變傳感器通常稱為應變儀。傳統的應變儀通常由沉積在幾乎不可拉伸的聚合物基材上的細金屬跡線組成，在傳統的（即剛性）工程系統中無處不在，並且用於獲取系統中應變或應力的高解析度數據。


但由於阻抗不匹配，低應變敏感性以及將不可伸長的聚合物薄膜基器件集成到高度變形機器中存在挑戰，使得這些應變儀很少用於軟系統中。軟機系統是一種有前途的、以人為中心、能夠與周圍環境溫和互動的器件系統設計範例。為了使軟機系統能夠智能地響應其周圍環境，需要順應人類感官的反饋機制。應變儀的軟替代品——在低應變下具有高解析度（小於5％），可以解鎖軟系統中更多新功能。然而，當前可用的感測系統通常只具有高應變敏感性或高機械彈性，不能同時兼具。彈性和順應性超靈敏傳感機制的稀缺使其操作僅限於實驗室環境，大大限制了它們的廣泛應用。

本文亮點

1、基於各向異性電阻結構（SCARS）中的應變介導接觸，提出了一種具有高機械彈性、高靈敏應變檢測、通用且感官順應性的轉導傳感機制。

2、這種依賴於歐姆接觸變化的SCARS傳感技術具有規格係數大於85,000的超高靈敏度，同時適合與高強度導體一起使用，從而生產出對不利的負載條件仍然具有彈性順應性的傳感器。

3、首次構建並演示了基於傳感器集成的、輕巧的、可識別不連續和連續手部運動、跟蹤以及定性跟蹤作用力的非手套全紡織品設備，進一步展示了SCARS傳感技術的潛在應用。

4、該袖套系統還在一個逼真的服裝系統中檢測出高柔順性紡織品中的細微變形，彰顯了SCARS傳感器的強大功效。

5、彈性順應傳感的袖套系統實驗證明了SCARS傳感技術的廣泛適用性，勾勒出了通往未來基於服裝的生物力學反饋系統、人機互動界面和其他軟設備的巨大應用潛力。

圖文解析

▲圖1. SCARS傳感技術概述

要點：

1、軟傳感系統需要優異的線性應變響應（傳統應變儀的共同特徵）以減少器件實現的複雜性並便於校準。

2、軟傳感系統的應變靈敏度應儘可能大、以使給定應用的信號解析度最大，從而便於使用簡單的讀出電子設備，同時還要具良好的機械柔韌性。

3、該機制依賴於可拉伸薄膜封裝的直管、微結構、各向異性導電曲折之間的歐姆接觸變化。

4、該傳感機制還具有很高的線性度、且對彎曲和扭曲變形不敏感，這些特徵對於軟設備系統的應用很重要。


▲圖2. 傳感器的靈敏度和柔韌性展示

要點：

1、與其他建議的傳感器平臺相比，SCARS機制可與任何體積大的柔性導電材料兼容（前提是它可以在微尺度上容易加工），並能夠生產具有超高應變敏感性的傳感器（規格係數大於1,000）。

2、SCARS機制克服了許多超靈敏應變檢測機制典型的非線性應變響應。

3、構建獲得了具有高線性度時（R2> 0.98）規格係數大於9,000的傳感器，以及在較低線性度時大於85,000的傳感器。

4、SCARS機制的主要優勢在於能夠實現高應變敏感性、同時具有承受1,000個應變循環高魯棒性和抗商用洗衣機洗滌循環和過度伸展破壞性的能力。


▲圖3. 離軸載荷和設計參數對傳感器性能的影響


要點：

1、該傳感器低壓阻響應的本徵剛性導電材料可以對軸外變形模式（例如壓力，扭轉和彎曲）提供固有的不敏感性。

2、該傳感器對於彎曲和拉伸延伸的響應，在最大80°的彎曲角度、彎曲時的峰值響應小於線性延伸時的峰值響應的10％。

3、該傳感器對初始變形具有彈性、保留了相同的定性特性，並保持了很高的線性度：曲率實驗的R2> 0.99，扭轉實驗的R2> 0.98。

4、該傳感器在各種傳感器應變值下都表現出對高達100 kPa的施加壓力不敏感，其電阻變化小於整個感應範圍的1％（小於初始電阻的3％）。


▲圖4. 基於紡織品集成的傳感器用於手部動作檢測的袖套系統演示


要點：

1、作者構建的袖套系統主要由可編織的紡織材料構成、僅重49.7克，使用傳統的服裝構造方法即可進行組裝。

2、作者通過檢測手臂中的小肌肉運動引起的手臂細微變形來演示離散手勢和連續手勢的預測性跟蹤和識別分類。

3、利用該系統探索了通過在握拳時握住手來實現現有計算機接口模態的複製方式，例如傳統計算機滑鼠的單擊和雙擊功能。

4、該系統具有成功識別運動學上握拳、張開手掌和捏手指等獨特手勢的能力，其分類精度可達88.29％；同時還展現了跟蹤腕關節的旋前和旋後、以及高精度追蹤手指掌指關節的平均角度等複合、連續運動的超強能力。（旋後/旋前角均方根誤差（RMSE）為8.09°，掌指平均角為RMSE 13.38°）。

原文連結：

https://www.nature.com/articles/s41586-020-2892-6

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