AFM 基于超材料的保形性和多感官整合的电子皮肤

文摘   2024-09-05 00:01   北京  

研究背景
当前对e-skin的研究主要聚焦于提升传感性能和优化机械性能,以期实现更敏锐的感知能力和更接近生物组织的柔性结构。然而,传统e-skin存在几个限制,如触觉传感器仅在物理接触时响应、接触前预测能力有限,以及依赖外部电源导致的寿命、移动性和系统复杂性问题。此外,随着可穿戴设备和柔性电子产品的发展,迫切需要具备优异机械性能和多模态传感功能的e-skin。

创新点

哈尔滨工业大学Yanju Liu、Liwu Liu课题组提出了一种创新的基于机械超材料(MM)的自供电电子皮肤(e-skin),它集成了多模态融合感知能力和形状记忆可重构性。该e-skin通过引入MM骨架和钙钛矿基弹性传感器,不仅实现了仿生非线性力学行为和高度保形变形能力,还能精确采集生理运动、听觉、触觉及接触前距离信号。其自供电和无线信息交互功能进一步提升了便携性和长期可用性,使其在实时人体运动监测、声音信号识别、目标定位和体感游戏等领域展现出广阔应用前景。此外,通过调整MM的拓扑结构和几何参数,该e-skin的机械性能可灵活适应不同需求,为软机器人、可穿戴设备及跨模态感知系统提供了强有力的技术支撑。


文章解析
1.e-Skin 的设计和制造
文章提出了一种创新的基于机械超材料(MM)的电子皮肤(e-skin),具备多模态融合传感功能,模拟人体神经系统的听觉、视觉与触觉能力,实现连续实时监测。该e-skin采用多层结构设计,包含敏感系统与基材系统,前者由驻极体-压电复合膜与多壁碳纳米管电极构成,后者则融入了4D打印的机械超材料骨架,赋予e-skin卓越的共形变形能力。通过嵌入无机纳米颗粒优化复合膜性能,实现机械变形感应与近端距离识别。同时,设计的机械MM骨架不仅增强了e-skin的机械适应性与灵敏度,还通过其形状记忆特性支持动态形态调整。实验证明,该e-skin在人体运动监测、语音识别及近场距离识别中表现出色,且能应用于体感游戏等场景,展现了广阔的应用前景。


图1:e-skin 的示意图。

2.机械模型骨架
文章详细探讨了机械超材料(MM)在单轴远场应力下的归一化弹性模量(E/Es)和泊松比(v),依据其韧带结构和拓扑类型(tetra-MM与hexa-MM)进行分类。通过建立笛卡尔坐标系并应用Euler-Bernoulli梁理论,分析了直韧带与马蹄韧带在不同几何参数(如韧带长度、角度等)下的力学性能。
关键发现包括:
对于tetra-MM,归一化弹性模量E tetra1/Es随韧带相对长度R/D增加而单调下降,而随韧带角度θ变化呈先减后增趋势。
hexa-MM的E/Es则随R/D和θ增加而单调递增。泊松比v在直韧带hexa-MM中可调范围广泛,从-0.35至约-0.97。
马蹄韧带的引入显著降低了MM的等效模量(1-3个数量级),并极大扩展了泊松比v的变化范围(-0.11至-1.4),表明几何构型的调整对改善MM力学性能至关重要。

图2:MM 的力学模型和理论结果


3.非线性和可重构机械行为

MM因其独特的人工结构与拓扑布局,展现出远超其构成材料的单轴拉伸应变能力。直韧带MM的延展性源自节点旋转,而马蹄形MM则通过韧带弯曲显著提升可拉伸性。文章通过单轴拉伸实验与有限元分析(FEA),深入探讨了几何参数(R/L、θ、η)对MM力学行为的影响。结果显示,MM能呈现广泛的负泊松比(-0.05至-1.08)及高达71%的应变范围,性能可通过调整关键参数灵活定制。

对于hexa-MM,横向应变λtr随θ增加而增,随R/D减而减;v最小值亦随θ增而减,随R/D增而增。tetra-MM则呈现类似趋势,但具体参数影响略有差异。重要的是,马蹄韧带设计使MM的可拉伸性、生长性能及柔韧性显著提升,伸长率较直韧带结构增加约17-22%。

FEA模拟进一步证实,马蹄韧带有效增强了e-skin在拉伸载荷下的吸徙效应,拓宽了泊松比范围。其卓越的生长性能尤其在大应变下显著,变形以韧带弯曲为主,呈现独特的力学响应曲线。此外,该MM设计不仅能模拟生物组织的非线性力学行为,还具备电驱动形状记忆功能,实现生物组织力学特性的灵活转换,如模拟晶状体囊到皮肤的力学变化。

图3:MM 骨架的力学性能和逆向设计策略


4. e-Skin 的输出特性

文章详细探讨了MM e-skin的多模态传感能力,包括接触前电输出、压电性能及面内应变响应。通过不同颗粒含量的压电薄膜制备驻极体,实现了对近端目标的灵敏感知,验证了灵敏度和输出电压随表面电荷密度增加而增强的特性。实验结果显示,该e-skin能有效识别目标在5-60mm范围内的距离变化,展现了其在近端传感领域的潜力。

在压电性能方面,e-skin展现了优异的输出特性,输出电压随压力增加呈线性增长,且短路电流响应迅速。对于面内应变,MM骨架的引入显著提升了e-skin的应变敏感性和测量范围,马蹄韧带设计更是将GF值提升至直韧带的20倍,显示出极高的灵敏度。此外,e-skin在多次循环加载下表现出卓越的耐久性和快速响应能力,验证了其在动态环境下的可靠性。

图4:用于多模态传感的 e-skin 特性


5.e-Skin 的多模态传感

文章最后展示了自供电e-skin在多模态传感领域的广泛应用潜力。该e-skin通过环境能量采集实现自给自足,结合微控制器实现无线监控与数据传输,极大提升了设备的长期可用性、便捷性和便携性。实验演示了其在声音识别、人体运动监测、近场目标定位及体感游戏等多样化场景中的应用效能。通过实时监测手指、手腕、肘部及膝盖的关节运动,验证了e-skin对细微动作的精确捕捉能力。同时,其音节检测功能成功识别了不同音节的发音,展现了高灵敏度振动传感特性。此外,利用接触前传感技术,开发了实时近场距离传感系统,实现对带电目标的精确测距,并成功应用于非接触式游戏控制,如“愤怒的小鸟”,展现了e-skin在人机交互领域的创新应用。

图5


读后感

本研究创新性地提出了一种基于机械超材料(MM)的自供电电子皮肤(e-skin),集成了多模态感知功能,能实时捕获听觉、触觉及视觉信号。该e-skin通过嵌入MM骨架,显著改善了与人体组织的机械匹配,同时提升了应变传感器的灵敏度和线性度,GF值高达2432.85,线性度优于0.98,应变测量范围扩至50%,响应时间缩短至20毫秒。此外,其自供电机制将环境机械能有效转化为电能,支持无源无线传感,确保了设备在长期运行(超10,000次循环)中的稳定性能。受生物感应机制启发,该e-skin进一步集成了触觉与视觉感知能力,通过距离与电荷感应实现接触前视觉识别。实验证明,该e-skin在人体运动监测、声音识别及体感游戏等领域展现出广泛应用潜力,不仅模拟了生物皮肤的可重构机械特性,还实现了多模态信号的自主采集与分析,为跨模态感知机器人系统的发展奠定了基础。

【参考文献】

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adfm.202406789

CAAI认知系统与信息处理专委会
CAAI认知系统与信息处理专委会成立于2014年,胡德文教授担任专委会主任,孙富春教授担任荣誉主任,方斌教授担任秘书长。专委会不断吸纳业界人才,会员1000余名。创建了“认知系统与信息处理国际会议”、“机器人智能论坛”等品牌活动。
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