基于柔性傳感器的運動捕捉技術在個性化醫療、人機交互、虛擬現實（VR）/增強現實（AR）等諸多領域中展現出巨大的發展潛力。目前，利用柔性力傳感器實現運動捕捉的方式主要采用單個傳感器與單個關節/肌肉之間的一對一多節點捕獲策略。然而，人體包括超過360個關節和300塊肌肉，這就需要不切實際的傳感器單元數量來實現全身運動捕捉，從而導致系統成本增加和過度的皮膚覆蓋。此外，整合大量傳感器單元需要持續增加互連導線的密度和精細度，這將導致更高的整體阻抗和噪聲水平，為大范圍內保持高空間分辨率帶來挑戰。
據麥姆斯咨詢報道，近日，吉林大學電子科學與工程學院張彤教授研究團隊，設計了一種由三個應變傳感器單元組成的應變傳感器陣列。通過利用不同應變狀態下每個單元的響應趨勢和響應值的差異作為判斷依據，首次實現對應變軸水平角度的判別，以及對復雜應變模式中信息的解耦和準確提取，從而更有效地獲取由復雜應力引起的表面形變。
圖1 噴墨打印的紙基應變傳感器單元和陣列的構筑流程、敏感機理及應用示意圖
圖2 分別討論印刷次數、敏感區域尺寸、紙張襯底厚度對傳感器敏感性能的影響，從中選出最佳的構筑方案
該工作利用商用噴墨打印機及原裝墨盒在相紙上實現應變傳感器及陣列的批量構筑。噴墨打印墨水的主要成分為碳黑，通過打印過程在相紙表面涂層中形成圖案化的導電層，并經過反復彎曲在碳黑層中構建微裂紋。該微裂紋結構不僅為應變傳感器提供了高靈敏度，同時，可通過不同應變方向引起微裂紋的分離和壓縮導致電阻的相反變化趨勢實現對異向應變的解耦。
圖3 應變傳感器單元及陣列對不同應變軸水平角度的響應性能分析
該應變傳感器陣列由三個互成60°的傳感器單元組成。由于三個應變傳感器單元在平面中具有不同的水平角度，當陣列以任何應變軸水平角度彎曲時，陣列中的每個應變傳感器單元的應變軸角度均不相同，進而引起三個應變傳感器單元響應幅值和趨勢的顯著差異。因此，可以通過分析三個器件的響應特征來識別陣列所在平面的應變軸水平角度，同時該陣列還表現出對不同彎曲方向的辨別能力。
圖4 應變傳感器陣列在手勢識別和運動跟蹤中的應用
本工作進一步探索了應變傳感器陣列在監測人類運動過程中多個關節和肌肉群引起的復雜應變模式中的應用。在已報道的工作中，大量研究集中在利用柔性力傳感器進行手勢識別，特別是在手語識別和語言障礙患者的通信設備以及人機交互的背景下。這些研究均基于傳感器對手指關節運動的一對一監測方式，這就需要至少五個傳感器單元來獲取所需的信息。研究人員發現，每個手勢都是通過手指關節和手背區域的肌肉和肌腱協調運動實現的，不同手指的彎曲和伸展過程伴隨著手背相應肌肉和肌腱的協調運動。因此，本工作突破了傳統的手勢識別方法，將重點從監測手指關節運動轉移到監測由手背區域的肌腱和肌肉形成的復雜表面的應變模式。不同手勢時肌肉和肌腱的收縮和放松引起的皮膚應變變化會導致三個傳感器單元具有出不同的響應趨勢和幅度。
同理，在上肢運動過程中，肩部、手臂和背部肌肉群的協調運動驅動肩關節、頸椎和胸椎的運動，進而導致背部表面曲率的變化，不同動作將伴隨菱形肌形變方式和強度的差異。通過監測菱形肌的形變和運動方式，可實現對上肢運動行為的分辨和追蹤。結合機器學習算法，利用應變傳感器陣列檢測運動中樞區域皮膚的形變模式，在手勢識別和上肢運動姿態識別方面表現出高準確度，為復雜的人體運動捕捉應用提供了新的可行方案。
上述研究工作以“Less is more: Enabling complex human motion capture with a printed low-pixel strain sensor array”為題在國際著名期刊Nano Energy上發表。吉林大學電子科學與工程學院林修竹博士后為第一作者，通訊作者為張彤教授和趙紅然副教授。上述工作是該團隊近期關于可穿戴柔性傳感器的最新進展之一。吉林大學微納傳感材料與器件實驗室（SMDLAB）長期致力于面向工業生產安全、環境污染、人體健康以及家居環境等領域的氣體、濕度、壓力、溫度、生物分子等傳感檢測，開展微納米傳感材料的設計和制備、傳感器的結構設計以及應用開發。相關成果還發表在ACS Nano、Advanced Functional Materials、Nano-Micro Letters、Biosensors & Bioelectronics、Journal of Hazardous Material、ACS Sensors、Small、Small Methods、Sensors and Actuators B: Chemical、ACS Applied Materials & Interfacs、IEEE Electron Device Letters等期刊上。
課題組網站鏈接：
http://smdlab.jlu.edu.cn/index.htm
原文鏈接：
https://doi.org/10.1016/j.nanoen.2024.109350
