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机械系智能与生物机械实验室在摩擦电传感用于人机交互领域取得新成果
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随着技术的不断进步,人机交互(HMI)领域对直观、自然的交互方式提出了更高的要求。智能手套作为捕捉复杂手部动作的重要工具,逐渐成为推动人机交互发展的关键方向。而基于摩擦电效应的传感器因其自供电、低成本、材料选择灵活等优势,在可穿戴设备领域展现了巨大的应用潜力。然而,由于以往信号采集电路的漏电流导致信号衰减并难以监测连续变化,摩擦电传感器在实际应用中面临着显著瓶颈。因此,开发便携的测量方案以实现对输出电荷的保持和连续信号的稳定监测,已成为亟待解决的技术难题。
近日,清华大学机械系智能与生物机械实验室提出了一种创新的电荷保持策略,利用基于电荷测量的信号处理电路成功解决了传统电压测量方法下摩擦电传感器的漏电流问题,实现了对连续传感信号的精准捕获。在此基础上,研究团队设计并实现了摩擦电-惯性双模态传感手套(TI-Glove)。该手套通过高度集成的设计,能够实时、便携地支持多功能人机交互。这一研究为摩擦电传感器的便携化应用以及未来人机交互技术的发展提供了新的技术路径。相关研究成果以“Triboelectric-Inertial Sensing Glove Enhanced by Charge-Retained Strategy for Human-Machine Interaction”(电荷保持策略增强的摩擦电-惯性传感手套用于人机交互)为题发表于国际顶级期刊《Advanced Science》(先进科学)。

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图1 TI-Glove系统结构与应用

该研究构建了一种集成摩擦电和惯性双模态传感的智能手套系统,有效提升了人机交互的直观性与自然性。针对摩擦电传感器信号易因电荷泄漏而衰减的问题,团队设计了一种轻量化的信号处理电路,该电路通过电荷测量策略可实现摩擦电传感器连续信号的便携式测量。通过结合连续摩擦电信号和惯性传感数据,TI-Glove支持多种人机交互应用,包括机器人高级控制、虚拟现实交互、照明控制及直观界面操作。
此外,团队还开发了一种基于人工智能的手语识别系统,利用双模态传感数据的融合技术大幅提升了复杂手势的识别准确性。实验结果表明,该系统对10种手势的识别率高达99.38%。所提出的TI-Glove系统具有设计简洁、成本低廉和集成度高的特点,其中的电荷保持电路为摩擦电传感器的便携式测量方法提供了新的思路。该系统在康复工程、工业制造、娱乐以及智能家居等多个领域都展现出广阔的应用潜力。
机械系2023级硕士生杨博为论文第一作者,程嘉副研究员和博士后曲学铖为论文共同第一作者。该研究工作得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划、博士后科学基金等项目的支持。


原文链接:https://doi.org/10.1002/advs.202408689


撰稿:杨博、曲学铖、程嘉

编辑:张琪琪

审核:熊卓、瞿体明



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