3D-вышивка встречает ИИ: тканевые тактильные сенсоры для управления умными устройствами

Университет Северной Каролины в Ролей, NC

Сенсор сделан из нитей, состоящих из двух трибоэлектрических материалов, один с положительным, другой с отрицательным электрическим зарядом, интегрированных в обычные тканевые ткани с помощью вышивальных машин. (Изображение: NCSU)

Новое исследование из NC State University сочетаёт трёхмерные техники вышивки с машинным обучением для создания тканевого сенсора, способного управлять электронными устройствами через касание.

По мере роста интереса к носимой электронике и добавления новых функций в одежду, вышивальный сенсор или «кнопка», способная управлять этими функциями, становится всё важнее. Интегрированный в ткань предмета одежды, сенсор может активировать и управлять электронными устройствами вроде мобильных приложений исключительно касанием.

Устройство состоит из двух частей: самого вышитого датчика давления и микрочипа, который обрабатывает и распределяет данные, собранные датчиком. Сенсор трибоэлектрический, то есть он самопитание, используя электрический заряд, генерируемый трением между своими множественными слоями. Он сделан из нитей, состоящих из двух трибоэлектрических материалов, один с положительным, другой с отрицательным зарядом, интегрированных в обычные ткани с помощью вышивальных машин.

Рун Ён, соответствующий автор исследования, сказал, что трёхмерная структура сенсора была важна сделать правильно.

«Поскольку датчик давления трибоэлектрический, ему нужно иметь два слоя с зазором между ними. Этот зазор был одной из сложных частей процесса, потому что мы используем вышивку, которая обычно двухмерна. Это техника для декорирования ткани», — сказал он. «Сложно сделать трёхмерную структуру таким способом. Используя 스페йсер, мы смогли контролировать зазор между двумя слоями, что позволяет нам контролировать выход датчика».

Данные от датчика давления затем отправляются на микрочип, отвечающий за превращение этого сырого ввода в конкретные инструкции для любых подключённых устройств. Алгоритмы машинного обучения ключевы для плавной работы, сказал Ён. Устройство должно отличать жесты, назначенные разным функциям, а также игнорировать любые непреднамеренные входы, которые могут прийти от нормального движения ткани.

«Иногда данные, которые получает датчик, не очень точны, и это может происходить по разным причинам», — сказал Ён. «Иногда данные будут влиять экологические факторы вроде температуры или влажности, или датчик случайно коснётся чего-то. Используя машинное обучение, мы можем обучить устройство распознавать такие вещи.

«Машинное обучение также позволяет этому очень маленькому устройству выполнять множество разных задач, потому что оно может распознавать разные виды входов».

Исследователи продемонстрировали это распознавание ввода, разработав простое мобильное приложение для воспроизведения музыки, подключённое к датчику через Bluetooth. Они спроектировали шесть функций для приложения: воспроизведение/пауза, следующий трек, предыдущий трек, громкость вверх, громкость вниз и выключение звука, каждая контролируемая разным жестом на датчике. Исследователи смогли использовать устройство для нескольких других функций, включая установку и ввод паролей и управление видеоиграми.

Идея ещё на ранних стадиях, сказал Ён, так как существующая вышивальная технология не способна легко обрабатывать типы материалов, используемых в создании датчика. Тем не менее, новый датчик представляет ещё один кусочек развивающейся головоломки носимой электроники, которая точно продолжит набирать интерес в ближайшем будущем.

Для дополнительной информации свяжитесь с Джоуи Пичфорд по адресу This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.; 919-602-3270.