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我国科学家开发出用于人工预接触体感的仿生软电感受器

嘉峪检测网        2022-05-30 22:56

人工触觉传感器是基于触摸的人机界面应用的基础。然而,触觉传感器只在物理接触或入侵时才会工作,而对接触前的刺激没有反应,即它们无法对远程事件做出响应。一些板鳃鱼类,如海水鲨鱼,利用电接收体感系统进行远距离环境感知。

 

近日,中国科学院北京纳米能源与纳米系统研究所王中林院士与蒲雄研究员等人,受到这种能力的启发,设计了一种柔软的人工电感受器来感知接近的目标。这种电感受器由弹性驻极体激活,能够将环境预接触信息编码为一系列电压脉冲,作为独特的预接触人类界面。所设计的电感受器在预警系统、机器人控制、游戏操作和三维物体识别方面的应用得到了演示。这些感知近距离接触前事件的能力可以丰富人机界面电子产品的功能和应用。相关工作以“Bioinspired soft electroreceptors for artificial precontact somatosensation”为题发表在最新一期的《Science Advances》。

 

我国科学家开发出用于人工预接触体感的仿生软电感受器

图1. 仿生软电感受器

 

一些自然生物,比如暗海中的鲨鱼,使用一种电接收策略来进行远程感知。鲨鱼可以通过分布在头部的大量电感受器追踪周围环境中微小的电场梯度(图1A)。具体来说,电子信号被真皮毛孔探测到,并传输到鲨鱼的电感觉细胞,然后电门控离子通道打开,使离子跨细胞膜迁移。这一过程导致细胞膜电位上升,这种膜电位的变化以脉冲信号的形式传递到大脑,帮助鲨鱼探测、交流、捕食和导航。

受鲨鱼的电感应系统的启发,研究者设计了一种灵活的透明人工电感受器,使用耐用和生物兼容的组件(图1D)。这种人工的电感受器能够通过检测目标自然携带的电荷来感知接近的目标。

 

我国科学家开发出用于人工预接触体感的仿生软电感受器

图2. 电感受器预接触传感的特性。

 

【人工电感受器的设计及工作原理】

 

基于静电学,电感受器可以将环境预接触信息编码成电压脉冲,实现近端感知(图1F)。图2A中用简化的物理模型描述电输出过程,ϕOC(离子电极的电势)表征电受体的理论性能。分别在金属薄膜(图2B)和负电荷物体(图2C)靠近弹性体驻极体时绘出模拟ϕOC的变化。金属表面在接近驻极体时感应带正电荷,与负电荷物体相比ϕOC的变化趋势相反。

 

【人工电感受器的输出特性】

 

然后,在间隙距离为5 ~ 90 mm的范围内测试电感受器的传感能力,表明测量的电压(VO)紧密地跟踪了目标的位置(图2,D ~ F)。研究表明软电感受器被证实是适合作为近端而不是远程预接触传感器。电感受器的实际可行性也基于以下优化:(i)较大的驻极体电荷密度有利于输出电压和电感受器的灵敏度。(ii) 电感受器能够探测携带表面电荷的金属和非金属介质。因此,理论上电感受器能够检测到绝大多数的目标,图2G的结果验证了这一期望。此外,电感受器的输出电压在拉伸状态下没有明显下降(高达100%),与柔性和可拉伸器件的需求相匹配(图2H)。在室温下储存50天,电感受器的性能保持稳定,也证实了弹性体驻极体的电荷稳定性(图2I)。

 

我国科学家开发出用于人工预接触体感的仿生软电感受器

图3. 基于电感受器的非接触式人机界面。

 

【非接触式HMI】

 

在信号响应灵敏稳定的基础上,研究者基于定制的LabVIEW程序开发了虚拟距离报警机器人界面(图3B)。对于许多人机交互应用,特定电平的电压信号可以触发交互,不需要精确的距离感觉。利用电感受器,研究了新型的非接触式人机交互。图3C从概念上展示了设想的场景,一个装有电感受器的机器人能够探测到人类的靠近,然后利用人体自然携带的电荷与人类进行交互。随着人的靠近,电压信号不断增加,一旦它达到预先校准的阈值,挥手和握手的指令就会发送给机器人。阈值电压可以控制,以适应实际应用。

 

我国科学家开发出用于人工预接触体感的仿生软电感受器

图4. 人工近端体感系统的生物感受器矩阵。

 

【机器学习辅助体感系统】

 

此外,研究者演示了一个概念证明,即用于三维(3D)物体识别的电受体矩阵与机器学习算法融合,类似于鲨鱼的传感系统(图4A)。为了评估电感受器矩阵的识别能力,将一个金属球放置在电感受器矩阵上方(到底部)10毫米的距离上,监测实时电压映射。实验结果(图4C)和模拟结果(图4D)高度一致,从中可以明显地得到一个位于中心的最高值的映射。

 

【小结】

 

为了实现更多功能的人机交互,需要超越传统直接接触模式的传感系统。研究者从鲨鱼的电接收策略中获得了最初的灵感,制作了一个可伸缩的透明人工电感受器,通过探测目标自然携带的电荷来感知接近的目标。人工电感受器能够将环境预接触信息编码为电压脉冲,并成功地感知各种类型的目标,包括金属、玻璃、塑料、聚合物和天然材料。然后开发出无身体接触的人机界面,用于演示各种应用,包括感知接近目标、操纵机器人手臂和玩电脑游戏。结合机器学习算法,证明了利用电感受器矩阵构建人工近端体感系统进行三维物体识别的可行性。

与最先进的非接触式传感器,如激光、射频和超声波传感器相比,这项工作的电感受器可能在距离传感精度上存在缺陷;然而电接收在缩短距离时响应更灵敏,这可能是有利的,因为短距离精度可能是激光或超声传感器的限制。此外,这些独特的优势将使电感受器在某些应用领域更具竞争力,包括:

(1)由于弹性体和水凝胶材料的使用,其固有的柔软性、拉伸性、透明度和生物相容性;

(2)传感器本身由运动产生电压信号,其耗电量可忽略不计;

(3)适用于各种各样的材料。

因此,所提出的用软设备实现电接收的策略被认为可以丰富感知维度。超越接触模式范式的人机交互电子设备将成为主流交互手段,特别是在COVID-19大流行期间。

 

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来源:高分子科学前沿