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华师团队设计可穿戴柔性传感器件,可实现三维空间内的运动识别|焦点

时间:2023-06-24 20:10:04       来源:腾讯网

近年来,随着可穿戴柔性传感器技术的发展,其应用范围越来越广。但是,通过可穿戴柔性传感器捕捉人体运动仍然充满挑战。由于人体关节的灵活性,人体的运动往往十分复杂,因此对动作捕捉设备提出了更高的要求。


(资料图)

图丨周远志在做实验(来源:李昕明团队)

近日,华南师范大学李昕明研究员团队与合作者开发了一种可用于运动捕捉的可穿戴柔性传感器件,通过感知真实物理运动引起的表面形变场变化,来准确还原复杂运动。

他们提出了一种基于空间分布差分的传感器件设计,能够将运动引起的表面形变场解耦为多个基础形变的组合,从而准确还原运动行为。基于该设计,即便对于手腕等高自由度的关节,也可以实现三维空间内的运动识别。

图丨相关论文(来源:Applied Physics Reviews)

近日,相关论文以《通过机器学习进行分类和动觉信息解耦的同质传感器的差异设计》(Differential design in homogenous sensors for classification and decoupling kinesthetic information through machine learning)为题发布在 Applied Physics Reviews 上[1],并被编辑推荐为期刊推荐论文( Featured Article)。

华南师范大学硕士研究生周远志为论文第一作者,李昕明研究员为论文通讯作者。

图丨传感结构示意图、实物图及侧视图(来源:Applied Physics Reviews)

不同于已商用的基于光学的动作捕捉方案,该团队所开发的可穿戴柔性传感器件通过采集跟随运动变形产生的传感器电信号变化,来实现对佩戴者的运动捕捉,其传感的准确性不会受限于场地和遮挡。

“因此,可穿戴式柔性传感器件有望于拓展动作捕捉的场景,并增强运动捕捉在不同场景下的鲁棒性。”李昕明说。

然而,柔性传感器件在运动捕捉领域应用的局限性在于,其信号并不直接反映运动。当柔性传感器件穿戴在人体表面时,它的传感信号其实反映的是与柔性传感器贴合的皮肤发生的变形程度。

尽管皮肤的变形由运动引起,但是也受到诸多其他因素的影响。周远志举例说道:“比如不同的人(老人和孩子),由于他们的体型身材有差异,即使是做同样的动作,他们的皮肤形变也会不一样。除此之外,佩戴位置的差异也可能导致测量到的皮肤形变的差异。”

总体来说,由于真实运动场景的复杂性,柔性传感器件在实际运动捕捉场景中面临着诸多潜在的影响因素,而这些影响因素极大地制约了柔性传感器件真正地从实验室走入到人们的日常生活。

在该研究中,研究团队重新审视了穿戴式柔性传感器在动作捕捉过程中信息传递的过程,基于实际场景中的需求,对传感器功能和设计提出要求和改进。

值得关注的是,该传感器件仅由两个相同的传感单元组成。研究人员通过对运动形变引起的应变场变化分析,设计了传感单元的空间位置关系及电学响应形式,最终仅通过两个传感单元,便实现了对于多种复合形变的准确解耦。“这也体现了智能传感系统的‘化繁为简’的设计思想。”李昕明表示。

该团队遇到的关键挑战之一,是如何理解和复现实际运动引起的形变。实际上,人体皮肤的运动变形十分复杂,并且人体的运动的重复精度不高,在测量上,皮肤形变的测量也是十分具有挑战性的课题之一。

因此,如何提取皮肤形变中的关键特征,并通过实验室中的标准化测试加以模拟和复现,成为了研究团队研究形变的主要方案。

结合力学分析方法,他们将实际生活中的形变分解为多个基本形变的叠加,并构建了一套自主设计的标准化复合形变施加、测量系统。该团队通过该系统研究了器件对于复合形变的解耦能力,最终将这种能力应用到实际场景。

该团队表示,希望通过该研究进一步启发更多应用导向的传感设计,并通过物理结构的设计,降低传感系统本身在集成上的复杂度。基于该设计理念,可穿戴柔性电子未来或许能够进一步小型化、便携化的同时,也能保证高精度的传感能力,这将有利于可穿戴柔性传感器件的实际应用。

图丨对运动形变的理解、设计与解耦(来源:Applied Physics Reviews)

李昕明课题组的主要研究方向是在深刻理解人机物之间的物理联系基础上,设计实现人机交互的感知器件与应用系统,实现对信息的采集、处理与解释。

在生理学上,触觉被描述为动觉与压觉两种感觉形式。在这次的研究中,主要着眼于动觉的讨论,“而在压觉方向,我们也开展了基于视触觉的压觉感知系统方面的研究,用于模拟和解释人类的触摸行为。”李昕明表示。

未来,该课题组计划继续立足于器件设计与系统实现,通过柔性与可穿戴传感器的设计,进一步加深对人类触觉与感知的理解,实现物理世界与数字世界的智能交互。

一方面,他们将积极推动相关技术向产业应用的转化;另一方面,通过对触觉行为的物理模型和信息转换的分析,也将进一步推进相关感知器件与系统在实际应用场景中更可靠、更准确地发展。

参考资料:

1.Yuanzhi Zhou et al. Applied Physics Reviews 10, 021407 (2023) https://doi.org/10.1063/5.0144956

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