基于石墨烯的人机交互传感器技术现状概述

小型、舒适的石墨烯传感器可以通过测量脑电波的脑电图（EEG）和测量眼球运动的眼电图（EOC）等来获得各种身体信号，包括呼吸、发声、温度和手势。

机器与人类之间的交互对于元宇宙（metaverse）新技术的发展至关重要，这些技术旨在通过云计算和扩展现实（XR）增强人类的体验。石墨烯（Graphene）是一种二维碳材料，已成为可穿戴传感器技术的理想选择，为无缝的人机交互（HMI）新时代铺平了道路。

据麦姆斯咨询报道，由清华大学任天令教授领导的科学家团队最近概述了基于石墨烯的人机交互传感器技术现状，以推进该领域的研究工作。灵活、轻便且可持续佩戴的先进传感器技术是人机交互的重要基础，在元宇宙的沉浸式虚拟世界和可穿戴医疗保健技术中都有潜在的应用。

目前的研究工作希望创建能够各种传感器，以连接每种可测量的身体部位信号，包括大脑、眼睛和嘴巴等。然后，这些测量信号可用于通过接口机器来表征身体状态信息。

任天令教授领导的团队在Carbon Future期刊上发表了题为“Graphene-based sensors for human-machine interaction”的综述文章。

任天令教授说道：“这篇综述文章概述了我们的科研团队为人机交互界面创建石墨烯传感器的一些努力。这些传感器被设计用于人体各种部位的信号测量。本文重点介绍了石墨烯传感器的目标信号、设计、制造工艺和性能特点。此外，我们还深入研究了石墨烯传感器未来的潜在发展，包括多模态、提高舒适度和智能化。”

任天令是清华大学集成电路学院教授、信息科学与技术学院副院长，还是教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年基金获得者，清华大学环境与健康传感技术研究中心副主任。

石墨烯是一种仅由单层碳原子组成的材料，这些碳原子以六边形晶格的形式排列。石墨烯的独特性能，包括令人印象深刻的导电性、低化学反应性、灵活性和重量轻，使该材料成为人机交互界面传感器开发的理想选择。

任天令教授继续说：“该综述论文概述了用于测量身体信号的石墨烯传感器研究进展。人体从头到脚的很多部位都有潜力发展成人机界面。大脑、眼睛、耳朵、鼻子、嘴巴、喉咙、指尖、皮肤、关节、脚都可以作为基于脑电图（EEG）、肌电图（EMG）、眼电图（EOG）、眼动、光线、呼吸、声音、触摸、温度、运动、步态和其它生理信息的人机交互界面。”

人类还可以从机器生成的输出中受益，并且可以在信号测量（例如声音感知）和信号输出（例如声音生成）之间交替的多模式传感器的开发对于人机交互界面特别有用。任天令教授的团队在之前的一项研究中展示了基于石墨烯的声音产生技术。

任天令教授还表示：“借助机器学习，人机交互界面可以实现语音识别、情感分析、内容处理等，非常适合于智能机器人。”

基于石墨烯的传感器开发的挑战之一是实现足够大的测量范围以检测宽动态的感觉，例如触觉。为此，科研人员使用松散堆叠的激光刻划石墨烯（LSG）薄膜开发了具有宽灵敏度范围的石墨烯压力传感器。该LSG薄膜的密度随着压力的增加而增加，增加的薄膜密度反过来会引起测量电阻的变化，其测量范围足够大以实现高灵敏度。

任天令教授表示：“该综述论文将刺激新型石墨烯传感器的开发工作，从而促进更自然的人机交互界面并改善医疗保健中的实时数据收集和响应。用于人机交互界面的石墨烯传感器预计在未来几年将变得更加多样化和实用化。在身体的同一部位，人类和机器能够以多种不同的方式与不同的信号进行交互。”

审核编辑：彭菁