3D-вышивка и искусственный интеллект:сенсорные датчики ткани для управления интеллектуальными устройствами

Государственный университет Северной Каролины, Роли, Северная Каролина

Датчик изготовлен из нитей, состоящих из двух трибоэлектрических материалов, одного с положительным электрическим зарядом, а другого с отрицательным зарядом, которые были интегрированы в обычные текстильные ткани с помощью вышивальных машин. (Изображение:НКГУ)

Новое исследование Университета штата Северная Каролина сочетает методы трехмерной вышивки с машинным обучением для создания тканевого датчика, который может управлять электронными устройствами посредством прикосновения.

Поскольку сфера носимой электроники становится все более интересной и к одежде добавляются новые функции, датчик или «кнопка» на основе вышивки, способная управлять этими функциями, становится все более важной. Датчик, встроенный в ткань одежды, позволяет активировать и управлять электронными устройствами, например мобильными приложениями, одним касанием.

Устройство состоит из двух частей:самого вышитого датчика давления и микрочипа, который обрабатывает и распределяет данные, собранные этим датчиком. Датчик является трибоэлектрическим, что означает, что он питается за счет электрического заряда, генерируемого в результате трения между его многочисленными слоями. Он изготовлен из нитей, состоящих из двух трибоэлектрических материалов, одного с положительным электрическим зарядом, а другого с отрицательным зарядом, которые были интегрированы в обычные текстильные ткани с помощью вышивальных машин.

Ронг Инь, автор исследования, сказал, что важно правильно построить трехмерную структуру датчика.

"Поскольку датчик давления является трибоэлектрическим, он должен был иметь два слоя с зазором между ними. Этот зазор был одной из сложных частей процесса, потому что мы используем вышивку, которая обычно двухмерная. Это техника украшения ткани", - сказал он. "Создать трехмерную структуру таким образом сложно. Используя прокладку, мы смогли контролировать зазор между двумя слоями, что позволяет нам контролировать выходной сигнал датчика".

Данные от датчика давления затем отправляются на микрочип, который отвечает за преобразование этих необработанных входных данных в конкретные инструкции для любых подключенных устройств. Алгоритмы машинного обучения являются ключом к обеспечению бесперебойной работы, сказал Инь. Устройство должно уметь различать жесты, назначенные различным функциям, а также игнорировать любые непреднамеренные действия, которые могут возникнуть в результате обычного движения ткани.

«Иногда данные, которые получает датчик, не очень точны, и это может произойти по разным причинам», — сказал Инь. "Иногда на данные влияют такие факторы окружающей среды, как температура или влажность, или датчик случайно касается чего-то. С помощью машинного обучения мы можем научить устройство распознавать подобные вещи.

«Машинное обучение также позволяет этому очень маленькому устройству решать множество различных задач, поскольку оно может распознавать разные типы входных данных».

Исследователи продемонстрировали это распознавание ввода, разработав простое мобильное приложение для воспроизведения музыки, которое подключалось к датчику через Bluetooth. Они разработали для приложения шесть функций:воспроизведение/пауза, следующая песня, последняя песня, увеличение громкости, уменьшение громкости и отключение звука, каждая из которых контролируется отдельным жестом на сенсоре. Исследователи смогли использовать устройство для ряда других функций, включая установку и ввод паролей, а также управление видеоиграми.

По словам Инь, эта идея все еще находится на ранней стадии, поскольку существующие технологии вышивки не способны легко обрабатывать типы материалов, использованных при создании датчика. Тем не менее, новый датчик представляет собой еще одну часть пазла развивающейся носимой электроники, интерес к которой, несомненно, продолжит расти в ближайшем будущем.

Для получения дополнительной информации свяжитесь с Джои Питчфордом по адресу:Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра у вас должен быть включен JavaScript.; 919-602-3270.