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近期，南方科技大学白紫千教授团队，在期刊《ACS Sensors》发表了题目为“Omnidirectional Bending Sensor with Bianisotropic Structure for Wearable Electronics ”的研究，开发了具有全向弯曲传感能力的双各向异性结构压阻织物传感器。该研究探索了基于双各向异性结构的全向柔性弯曲传感机制，实现了多个弯曲参数的高精度监测传感，为可穿戴电子和软机器人等多场景应用提供了技术支持和理论指导。此研究被《ACS Sensors》期刊的Wearable sensors特刊报道。
简 介
弯曲传感器对可穿戴电子设备的发展至关重要，可以应用于柔性物体形态的动态监测。然而，目前的弯曲传感器受到传感范围和精度的限制，特别是在全向弯曲监测中。现有柔性弯曲传感器的最大感应范围为0-240°。
本研究将双各向异性响应结构引入到全织物弯曲传感器的设计中，从而实现了0-360°全向弯曲传感。首先，该研究阐明了压阻式双各向异性响应结构弯曲传感器的传感机理，并通过数值模拟方法确定了关键因素。然后，通过刺绣法制备了双各向异性结构弯曲传感器样品，并对其机电性能进行了分析。此外，通过数值计算建立了高精度点弯曲角度和方向参数的双参数识别模型，误差率为2.82%。最后，根据人体关节的人机工程学原理，对传感器进行了定制，并在人体关节监测场景中进行了验证。这项工作显著提高了柔性弯曲传感器在传感范围、精度和佩戴者舒适度方面的性能。这种弯曲传感器的多功能性使其成为取代传统重型设备或刚性设备中具有前景，特别是在可穿戴关节运动监测和柔性机器人方面。
本 文 亮 点
现有的弯曲传感器难以实现全向弯曲传感的要求，仅在应力下在有限范围内做出响应。因此，需要优化传感结构的设计以提高传感范围和精度。研究表明，通过将多层弯曲结构设计融入材料或设备中，可以显著提高传感器的灵活性、可拉伸性和灵敏度。在设计弯曲传感器时使用双层结构来创建双各向异性响应结构，有望实现全向、高灵敏度的弯曲角度传感器。
本论文首先（1）介绍了这种弯曲传感器的双各向异性结构（锯齿形结构和波浪形结构），并进行了仿真分析，以研究其全向弯曲传感机制。（2） 然后，使用刺绣技术制备了柔性弯曲传感器样品，并测试了它们的机电性能。（3） 通过放置两个相交的弯曲传感器并利用数值计算，构建了一个弯曲角度和弯曲方向双参数预测模型。（4）根据各种可穿戴应用场景，如手腕、手臂、腿等，定制了多种可穿戴弯曲传感器，并进行测试验证。
图 文 解 析
图1：（a） 关节类型多样图示；（b） 本工作的弯曲传感器结构，以及弯曲度和弯曲方向参数的说明；（c） 根据身体关节定制的弯曲传感系统可穿戴原型；（d） 现有研究与本工作弯曲度传感范围的比较。
图2:（a） 弯曲传感器的结构建模；（b） 俯视图；（c） 剖面图；（d） 锯齿形各向异性结构；（e） 波状各向异性结构；（f） 弯曲传感器向内弯曲、（g）平坦状态和（h）向外弯曲的仿真模型。
图3：（a） 三种尺寸的缝合弯曲传感器原型；（b） 用于测量旋转角度和电阻变化的测试装置；（c） 三个尺寸传感器的弯曲角度和电阻的五个循环测试；（d） 三种尺寸传感器的ΔR和弯曲弧度的线性回归模型；（e） 将三个连接的传感器从-180°旋转到+180°时进行测试，重复五个循环；（f） 向外弯曲和（g）向内弯曲时的2000次循环稳定性测试。
图4：（a） 计算弯曲方向角θ时弯曲坐标线与弯曲方向之间关系的图示；（b） 用于计算弯曲曲率的原始弯曲长度L和当前弯曲长度L'的示意图；（c） 传感器在向内弯曲时，在不同弯曲角度和弯曲方向下的性能；（d） 传感器向外弯曲时在不同弯曲角度和弯曲方向下的性能；（e） X轴和Y轴双传感器安装示意图；（f） 向内弯曲时ΔR和ΔL的关系图；（g） 向外弯曲时ΔR和ΔL的关系图。
图5：（a） 弯曲时曲率L'、传感器电阻和弯曲方向θ之间的关系模型；（b） 向内弯曲时，弯曲弧度ΔL与传感器X的弯曲方向θ的关系模型；（c） 向内弯曲时，弯曲弧度ΔL与传感器Y的弯曲方向θ的关系模型；（d） 向外弯曲时曲率L'、传感器电阻和弯曲方向θ之间的关系模型；（e） 向外弯曲时，弯曲曲率ΔL与传感器X的弯曲方向θ的关系模型；（f） 向外弯曲时，弯曲曲率ΔL与传感器Y的弯曲方向θ的关系模型；（g） 当ΔL=7.5，θ=45°时，预测模型与实际值的关系图；（h） 当ΔL=12.5，θ=60°时，预测模型和实际值的图。
图6：各种关节弯曲传感器的应用：（a）手指弯曲角度传感，（b）肘部弯曲角度传感。（c）膝盖弯曲角度传感；（d）手腕弯曲角度传感和（e）手腕弯曲方向传感。
该工作以“Omnidirectional Bending Sensor with Bianisotropic Structure for Wearable Electronics”为题发表在期刊《ACS Sensors》上。该研究得到了国家自然科学基金项目、广东省自然科学基金项目等项目支持。
论文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acssensors.4c02734
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