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  近日，廈門大學廖新勤課題組受章魚觸手的微型大腦和人體軟硬組織的啟發(fā)，提出了一種可重構、自適應的智能觸摸傳感器（RAI觸摸傳感器）。感應元件的幾何級數(shù)結構為RAI觸摸傳感器提供了獨特的集成感應機制。該設計實現(xiàn)了類似于章魚小腦群的分布式計算，將傳統(tǒng)處理器的原始傳感數(shù)據(jù)的處理和集成委托給傳感元件。對于從單點觸摸到多點觸摸的動態(tài)觸摸識別，RAI觸摸傳感器使用集成傳感機制集成傳感數(shù)據(jù)。這極大地壓縮了RAI觸摸傳感器內的數(shù)據(jù)維度，產(chǎn)生簡潔且不失真的交互信號。為了使先進的觸摸技術能夠有效地處理大量的傳感數(shù)據(jù)，這種將積分計算功能集成到傳感元件中的新型傳感器內計算范式顯著提高了效率。不同人體組織的軟硬結合啟發(fā)了高度可變形的RAI觸摸傳感器，結合了柔軟的Ecoflex材料，具有屈曲結構的導電銀纖維紗，以及堅硬的強粘合傳感元件。這項研究為傳感器內計算和可重構和自適應結構設計策略提供了突破性的見解，以推進可變形多點觸控電子技術，為未來具有人機界面的設備平臺提供了新的路線。相關工作以“Octopus tentacle-inspired in-sensor adaptive integral for edge-intelligent touch intention recognition”發(fā)表在《Advanced Materials》（IF 27.4，，一區(qū)TOP）上。

  觸摸技術作為一種革命性的交互方式，正在推動著交互創(chuàng)新和多樣化應用的發(fā)展�；谟|摸技術的意圖識別可以廣泛應用于許多應用，包括人形機器人、人機界面和工業(yè)機械。傳感和計算節(jié)點的數(shù)量正以驚人的速度增長，這反映了對觸摸數(shù)據(jù)采集和處理技術的需求不斷增長，這是更廣泛的智能傳感網(wǎng)絡發(fā)展的關鍵驅動因素。然而，感知和計算節(jié)點的利用受到許多困難的困擾，其中最緊迫的困難包括布線復雜、可重構性不足和計算復雜性。在傳統(tǒng)設計中，由于不同的結構要求和制造技術，傳感單元與計算單元在物理上是分開的。傳感功能主要在模擬域中執(zhí)行，而計算則使用馮·諾伊曼計算架構在數(shù)字域中進行。傳感器終端收集大量原始數(shù)據(jù)，然后必須將其傳輸?shù)竭h程計算單元進行處理，這不可避免地需要復雜的數(shù)據(jù)轉換和傳輸。

【研究亮點】

  將多點觸控技術應用于人體手臂皮膚，激活機械感受器，將這些觸覺感知轉化為生物電信號。神經(jīng)系統(tǒng)將這些信號傳遞到中樞神經(jīng)系統(tǒng)，最終傳遞到大腦的高級聯(lián)合皮層。與其他感覺輸入相結合，大腦的認知過程啟動適當?shù)倪\動反應。這種復雜的生物機制允許在執(zhí)行日常任務時與環(huán)境進行一系列相互作用。神經(jīng)系統(tǒng)中的神經(jīng)元通過突觸進行交流，每個神經(jīng)元與其他幾個神經(jīng)元形成連接。這些連接點形成了一個復雜的信息傳輸網(wǎng)絡。研究者們所設計的RAI觸摸傳感器模擬了神經(jīng)通路中多突觸通路的結構。重要的是，該結構的觸點模仿了機械感受器的內部傳感結構。在觸點處，由具有不同信號值的傳感元件組成的不同級數(shù)結構影響電路內信號的相互干擾。研究者們對比了三種類型的傳感器陣列：常數(shù)序列結構、等差序列結構和所設計的幾何序列結構。

圖1 RAI觸摸傳感器的傳感機理及與普通設備相比的優(yōu)點

  RAI觸摸傳感器設計策略的靈感來自八個柔軟的章魚觸手，這些觸手可以通過與神經(jīng)肌肉系統(tǒng)協(xié)調來實現(xiàn)局部運動。在正常章魚的認知中，“觸手思維”允許神經(jīng)纖維和機械感受器向迷你大腦傳遞神經(jīng)信號。研究者們設計了RAI觸摸傳感器結構，模擬了章魚觸手的多點觸摸識別功能結構。RAI觸摸傳感器是將多功能觸摸點和可拉伸螺紋結合在一起制成的。得益于這些元件的可重構和自適應特性，RAI觸摸傳感器在各種拉伸狀態(tài)下均具有響應速度快，響應和恢復時間<200 μs，并且具有良好的大于10000次循環(huán)測試耐久性。電阻的相對變化（<0.19%）非常小，表明傳感器在各種機械變形下保持穩(wěn)定的性能，進一步降低了串擾的可能性。這些屬性表明了該設備的突出實用性，該裝置是由剛性元件固定在軟聚合物基體上構造的。軟硬結合通過剛性單元實現(xiàn)靜態(tài)壓力，通過軟區(qū)域實現(xiàn)動態(tài)應變。

圖2 RAI觸摸傳感器的啟發(fā)與性能

  研究者們通過將剛性元件地固定在軟聚合物基體上構造出RAI觸摸觸感器。軟硬結合通過剛性單元實現(xiàn)靜態(tài)壓力，通過軟區(qū)域實現(xiàn)動態(tài)應變。硬-軟結合實現(xiàn)了RAI觸摸傳感器優(yōu)異的拉伸性（高達200%），扭轉性（180°）和可彎曲性（半徑低于25 mm）。通過結合柔軟的Ecoflex材料、具有屈曲結構的導電銀纖維紗和高粘性傳感元件，RAI觸摸傳感器能夠在同一物理單元內執(zhí)行信號傳感和信息計算。這種集成大大減少了數(shù)據(jù)傳輸，簡化了系統(tǒng)結構。獨特的積分感知機制最大限度地減少了數(shù)據(jù)維數(shù)，消除了冗余，大大提高了計算性能，優(yōu)化了處理后的信息。重要的是，通過巧妙地設計觸摸點和可拉伸的螺紋變形形式，RAI觸摸傳感器實現(xiàn)了前所未有的高度可拉伸的多點觸摸結構。

圖3 RAI觸摸傳感器的表面結構設計

  研究者們利用其形態(tài)可重構性，傳感器適應各種動態(tài)結構轉換，使其適用于廣泛的可穿戴設備平臺。基于其高度可拉伸和獨特的集成傳感機制，RAI觸摸傳感器可以設計為線性，菱形或圓形結構。并且展現(xiàn)出可以觸發(fā)LED，控制虛擬角色，并操作PowerPoint。

圖4 RAI觸摸傳感器單點觸摸和多點觸摸的人機交互

  摩斯密碼是一種可靠而成熟的通信技術，它采用標準化的“.”和“－”來表示字母、數(shù)字和一些特殊字符。這種方法允許溝通各方在不依賴口頭語言或書面文字的情況下傳達信息。摩斯密碼以其可靠性和堅固性而聞名，在緊急通信、軍事行動和業(yè)余無線電等特定領域保持了其重要性。為了將摩斯密碼整合到現(xiàn)代技術中，開發(fā)了一種將這種經(jīng)典方法的可靠性與先進的機器學習能力相結合的系統(tǒng)。研究者們采用基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的機器學習算法對手指按壓產(chǎn)生的數(shù)字值進行分類，實現(xiàn)了摩斯密碼信號翻譯和識別的高精度和魯棒性。

圖5基于RAI手套的可穿戴摩斯密碼識別應用

  研究者們研究了一種可穿戴、高度可拉伸、可重構和自適應的智能觸摸傳感器（RAI觸摸傳感器），它利用多點觸摸計算來實現(xiàn)傳感器內自適應學習和人機交互的實時推理。RAI觸摸傳感器是將多功能觸摸點和可拉伸螺紋結合在一起制成。提供了一種新的傳感和處理單元，可以進一步擴大先進人機界面技術的范圍，有可能為交互式電子學開辟一條新的路線。為了在不同的交互環(huán)境中保持效率和有效性，根據(jù)環(huán)境變化或用戶需求調整操作模式或參數(shù)的能力尤為重要，這體現(xiàn)了設計理念和實現(xiàn)機制的力量和有效性�？傮w而言，本研究為下一代軟電子產(chǎn)品的高性能、可拉伸、可重構和自適應智能傳感系統(tǒng)的開發(fā)提供了一個基礎平臺，并展示了傳感器內計算策略的突破，為未來的人機技術設備平臺鋪平了道路。RAI觸摸傳感器具有動態(tài)觸摸識別、可重構和自適應結構設計策略以及獨特的傳感集成機制，將極大地擴展在各種多點觸摸識別交互場景中的應用。

  文獻鏈接

  Octopus Tentacle-Inspired In-Sensor Adaptive Integral for Edge-Intelligent Touch Intention Recognition

  https://doi.org/10.1002?/adma.202420501