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实现无需外接电源的自供电触觉反馈的可视化触觉传感器

MEMS 来源:先进木质纤维材料 作者:先进木质纤维材料 2022-11-30 09:45 次阅读
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提供可见光反馈的触觉传感器在快速发展的可穿戴显示器、电子皮肤和生物医学等领域变得越来越重要。然而,传感器信号的获取、传输与表达仍然面临很大挑战。例如为了模拟真实的触觉系统,一个完全覆盖的机器人需要数千个皮肤传感及反馈元件,如何构建传感器及电路布线引起了广泛的研究兴趣。很明显,可视化触觉传感器仍然需要克服几个显著的障碍:传感器的密度,供能方式,设备的便携性以及生物兼容性。包括材料、人工智能等多个领域交叉融合的研究人员正在努力突破这些限制。 近日,广西大学聂双喜教授团队报道了一种新型的可视化触觉传感器,实现了无需外接电源的自供电触觉反馈。为了使传感器摆脱能耗的困扰,研究人员基于生物质材料优异的摩擦电特性,赋予此类传感器前所未有的自供电性能(开路电压可达1327 V)。随后将其与可视化元件进行有源矩阵集成,构建了可以实现手部应力强度反馈以及抓取状态感知的可穿戴触觉传感器。这项成果以题为“Wearable Triboelectric Visual Sensors for Tactile Perception”发表在《Advanced Materials》上,2022级博士生刘涛和陆登俊副教授(刘涛硕士导师)为共同第一作者,聂双喜教授为通讯作者,蒙香江、罗斌、袁金霞、刘艳华、张松、蔡晨晨、高聪、王金龙参与研究。

【可穿戴可视化触觉传感器的设计】

为了使设备更便于穿戴,传感器的设计应尽可能微小型化,这意味着传感器的摩擦面积远小于传统的摩擦纳米发电机TENG),通过微型TENG驱动可视化元件(LED)相对困难。因此,采用折纸技术和表面工程的组合工艺构造了具有多层堆叠结构的类X型TENG(X-TENG),充分利用材料的多维度摩擦电效应。由于壳聚糖-NH2和特氟龙-F的电子亲和力不同,在触摸应力的作用下电子由壳聚糖摩擦层向特氟龙摩擦层转移。通过外接感应电极可以收集这种电子转移过程,并连接LED实现手掌按压的可见光反馈。

图1. 用于可穿戴可视化触觉传感器的X-TENG【可穿戴软电源(X-TENG)的摩擦电性能】

传感器实现自供电触觉光反馈的能力基于X-TENG的高电输出性能。因此,采用超景深三维显微镜及有限元模拟仿真COMSOL)及实验对比验证,确认了二维结构和三维结构对X-TENG摩擦电性能的贡献。X-TENG较普通的壳聚糖提升了448%,最高输出功率密度可达2.1 W/m2,并成功观测到空气击穿电火花现象。通过横向比较,X-TENG具有目前可穿戴柔性自供电传感器最高的输出性能。

图2. X-TENG的摩擦电性能

【X-TENG增强的可视化传感性能】

基于X-TENG的高输出性能,可以在轻松触摸下驱动可视化光源(LED)产生可见光。在正常触碰应力(100 kPa)下X-TENG驱动可视化光源最大的亮度可达9.8 cd/m2。为了展示可视化触觉传感器在集成设备中的应用潜力,通过有源矩阵(5×5)的设计策略分别将X-TENG与可视化光源元件集成在相同的平面上。在这里,单点触碰与大面积触碰用于演示触觉可视化反馈的响应。可以推测,可视化触觉传感器在应力传感、运动状态反馈与辅助训练中具备潜在的应用前景。

图3. X-TENG有源矩阵集成的可视化传感性能

【用于识别手部抓取状态的可穿戴设备】

在肌肉康复训练过程中,训练质量对用户的康复效果非常重要。通过将可视化装置按照在腕力圈上,提出了一种可反馈应力强度的自供电装置,不同的按压强度可通过LED完成实时的触觉反馈。因此,用户可以通过可视化装置感知训练强度及时调整训练策略。更重要的是,此项技术可以在电路中匹配更多阻值的电阻,按压强度反馈的指示灯也可以实现从1到N级的可拓展性。

图4. 用于辅助康复训练的可穿戴设备

小结:本研究提出了一种自供电的可穿戴可视化触觉传感器和一种灵敏、零功耗、灵活的可视化交互方式。但这项技术仍处于起步阶段,目前仅限于器件结构简单的可穿戴自供电系统。虽然此研究验证了通过摩擦纳米发电机驱动可视化光源的有效性,但可视化强度仍然是不足够的,最近的一些报道通过电路管理与材料表面极化提升摩擦纳米发电机的输出性能,这可能对增强可视化反馈强度有效。同样,可视化强度仍然受到可视化光源功耗的限制,通过调节反馈光源的匹配电流也是一种有效的途径。此外,此处提供的数据集还包含同步的视觉信息以及触觉数据。在这方面,数字孪生与电信号控制是跨视觉与触觉领域的多模式学习的有用控制平台,这对于机器人的模拟控制可能有用。最后,可以增强可视化触觉传感器本身,例如可以从可穿戴模块和更紧凑的无线数据工具包将扩展其在需要相当大移动性的操作任务中的实用性。审核编辑:郭婷


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原文标题:可穿戴可视化触觉传感器,实现自供电触觉反馈

文章出处:【微信号:MEMSensor,微信公众号:MEMS】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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