2023-10 柔性传感器领域的进展

type

status

date

slug

summary

[1]W. Lee et al., “Universal assembly of liquid metal particles in polymers enables elastic printed circuit board,” Science, vol. 378, no. 6620, pp. 637–641, Nov. 2022, doi: 10.1126/science.abo6631.

具有高拉伸性和高韧性的可拉伸电子器件对于软体机器人、皮肤电子器件和植入式电子器件至关重要。本征可拉伸导体已经取得了实质性的进展。在导电聚合物和纳米复合材料中成功地实现了具有橡胶般可拉伸性的高金属导电性。然而，某些关键的挑战，包括在拉伸过程中不可避免的电阻变化，以及难以实现长期循环稳定性和与电子元件的强界面结合，仍然存在。因此，一个弹性印制电路板( E-PCB )在没有结构工程的情况下是无法实现的。韩国科学技术院Jiheong Kang的课题组提出了一种液态金属颗粒网络( LMPNet )，通过在固态绝缘液态金属颗粒复合材料中施加声场作为弹性导体组装而成。LMPNet 导体满足上述所有要求，并能够制造多层高密度E-PCB，其中大量的电子元件紧密集成，以创建高度可拉伸的皮肤电子产品。此外，我们可以生成LMPNetin各种聚合物基质，包括水凝胶、自修复弹性体和光刻胶，从而显示其在软电子学中的应用潜力。

[2]L. Jin et al., “Flexible unimodal strain sensors for human motion detection and differentiation,” npj Flex Electron, vol. 6, no. 1, p. 74, Aug. 2022, doi: 10.1038/s41528-022-00205-4.

人体运动检测和区分对于人机交互，娱乐和康复都很重要。人们已经开发了几种测量人体运动的技术。一种方法是利用基于摄像头的动作捕捉系统来记录受试者的详细动作，但它需要很高的计算负载，并且只能用于检测有限空间内的活动。另一种方法是应用惯性传感器，但传感器的刚性限制了其在日常生活中的应用。更重要的是，这两个系统都不能测量运动的单个力/应力。绝大多数人体关节具有多个自由度，这涉及到多模态力/应力，如张力、弯曲、剪切和扭转，共同决定了运动方向和轨迹。为了精确测量复杂的单个关节运动，需要多个传感器来检测和区分单个力/应力，并确定它们在所需位置的贡献。一些传感器网络已经为此目的而开发，由于其大小和所需传感器的数量限制了运动的自然性。除了这种低效率和不切实际之外，这些传感器不能从传感器的电信号中检测和区分单个力/应力及其对运动的贡献。

曼彻斯特大学Yi Li课题组、庆熙大学Kap Jin Kim课题组、利兹大学Sheng Quan Xie课题组以及西安工程大学Qingwen Song共同提出了一个单轴拉伸压电聚l -乳酸(PLLA)薄膜的单模应变传感器的概念。然后，利用单模态传感器构建了一个集成的单模态传感器(i-US)，并证明了i-US可以检测和区分复杂运动中的单个应变模态，如张拉、弯曲、剪切和扭转。它可以进一步集成来识别特定的单个力/应力在复杂运动中的贡献，从而能够从单个传感器的信号中识别运动模式。为了演示单模传感器的潜在影响，设计了一种带有i-US的套筒和手套，可以捕捉手腕运动和手指运动。

[3]Y. Wu, T. Yan, K. Zhang, and Z. Pan, “A Hollow Core‐Sheath Composite Fiber Based on Polyaniline/Polyurethane: Preparation, Properties, and Multi‐Model Strain Sensing Performance,” Adv Materials Technologies, vol. 8, no. 1, p. 2200777, Jan. 2023, doi: 10.1002/admt.202200777.

使用一种简单且可扩展的微流体纺丝方法来制备可拉伸的导电复合纤维。设计了一种特殊的同轴状针头，使芯和鞘溶液在进入凝固浴之前在喷丝头中预成型纤维。采用不同的芯液和鞘液制备了PANI/TPU共混纤维和芯鞘纤维。所制备的PTBF具有均匀的形貌（直径≈148.9–213.5µm）、良好的拉伸性（断裂伸长率≈368–423%）和优异的柔韧性。当PANI含量达到30%时，具有良好导电性的PTBF可以用作拉伸应变传感器。基于PTCF的纤维应变传感器在多模型应变传感器领域具有潜力，可以检测拉伸、弯曲和压力应变。PTCF纤维传感器可以检测人体关节弯曲和手指按压，可应用于运动监测、手势识别和手指压力识别。此外，它还可以用作柔性电路开关。

[4]K. Yao et al., “Encoding of tactile information in hand via skin-integrated wireless haptic interface,” Nat Mach Intell, vol. 4, no. 10, pp. 893–903, Oct. 2022, doi: 10.1038/s42256-022-00543-y.

在沉浸式虚拟现实（VR）和增强现实（AR）体验中，生动的触觉反馈仍然是一大挑战。尤其不同个体或同一个体手部不同部位的触觉灵敏度差异都很大，因此迫切需要一种通用的策略将得到编码信息（基于敏感度特征）用于手部可靠的触觉反馈。现有技术存在着体积大，刚性强，被电线所束缚，阻碍了精确和自然舒适的提供触觉反馈。

香港城市大学Xinge Yu课题组，Wenjung Li课题组，Lidai Wang课题组和电子科技大学Junsheng Yu课题联合组报道了一种超薄的、微型的无线柔性电触觉系统（WeTac），通过对手部传递电流来实现触觉感知，在整个手部区域具有较高的像素密度。WeTac可以测量用户的感觉阈值以提供个性化的触觉反馈，通过对感知水平，时间和空间的精确控制，可以实现用户与虚拟物体的交互式触觉体验。该技术在虚拟触觉体验和人机交互领域具有巨大的潜力。

[5]S. Li et al., “Bioinspired robot skin with mechanically gated electron channels for sliding tactile perception,” Sci. Adv., vol. 8, no. 48, p. eade0720, Dec. 2022, doi: 10.1126/sciadv.ade0720.

受机械感觉细胞的横向门控机械传感机制的启发，该机制通过横向张力诱导离子通道的开闭来感知机械刺激。西安交通大学Jinyou Shao课题组报告了一种具有机械门控电子通道的机器人皮肤（R-皮肤），实现了超灵敏和快速响应的滑动通过金字塔形人工指纹触发的电子门（E-gates，即嵌入式网状电子通道内定制的 V 形裂缝）的开闭进行触觉感知。通过模仿细胞膜来调节膜力学，在 E-gate 处增强局部应变以有效调节电子通路以实现高灵敏度，同时在其他位置减弱以抑制随机裂纹以实现稳健稳定性。R-skin能够以超越人类的响应频率（485Hz）直接识别超细表面微结构（5μm），实现类人滑动感知功能，包括灵巧区分复杂形状物体的纹理，并为抓取提供实时反馈。

[6]Y. Pang et al., “Skin-inspired textile-based tactile sensors enable multifunctional sensing of wearables and soft robots,” Nano Energy, vol. 96, p. 107137, Jun. 2022, doi: 10.1016/j.nanoen.2022.107137.

受人类皮肤的启发，本文提出了一种基于纺织品的触觉传感器，能够多功能传感用于个性化医疗监测和软机器人控制。该触觉传感器包括一个模拟快速适应（FA）机械感受器功能的摩擦电纳米发电机感应层和一个压阻感应层，以实现慢适应（SA）机械感受器的功能。该触觉传感器已被证明能够实时识别声音和监测生理信号和人体运动。

[7]N. Bai et al., “A robotic sensory system with high spatiotemporal resolution for texture recognition,” Nat Commun, vol. 14, no. 1, p. 7121, Nov. 2023, doi: 10.1038/s41467-023-42722-4.

人体的指纹和皮下的机械感受器在纹理触觉中发挥着关键作用。手指在滑动过程中，使指纹嵌入物体表面的微结构里，通过滑动摩擦产生了低频压力刺激和高频振动刺激，并由皮肤中的慢适应机械感受器（SA）和快适应机械感受器（FA）分别检测到相应的力刺激，该刺激产生的电位信号通过神经系统传递至大脑，供进一步的分析和判断（识别）。然而，现有的研究很难在单一传感器中同时实现SA和FA感受器的功能。因此，人工感知系统通常使用两个传感器（以及两个收集和处理不同类型信号的电路），一个用于检测静压，另一个专门用于检测振动，这无疑增加了传感系统集成和数据处理的难度。

近日，南方科技大学的郭传飞课题组研发了一种基于柔性滑觉传感的机器人触觉感知系统用于纹理识别。该传感器中，表面的指纹结构和传感器中的微结构层对传感性能起到关键作用。团队实现了类指纹结构模板和分级微结构模板的高精度打印，并结合倒模技术制备了柔性PDMS人工指纹（周期：350 μm，高度：260μm）和具有分级微结构的离子凝胶（周期：200μm，高度: 55μm）。

这种应用需要传感器具备高灵敏和快响应的性能，以实现对微小的结构起伏（高度）和精细的结构间距产生响应。团队选择了低粘度离子凝胶，并结合分级离-电传感界面的设计，使滑觉传感器具有高灵敏度（519kPa-1）和超快的响应-弛豫速度（2.4ms），可同时检测静压和高达400 Hz的高频振动。此外，传感器能够探测出周期为15μm、高度为6μm的微小结构，展现出卓越的空间分辨率。在400Hz的高频振动下，柔性滑觉传感器能够区分出0.02Hz的频率变化，频率分辨率达0.005%。这种极高的时空分辨率使滑觉传感器能够准确区分具有紧密间距的微小表面特征，这对机器人在纹理识别方面具有重要意义。