付红岩团队和丁文伯团队面向多维直观人机交互界面构建基于摩擦电传感器的智能手套
2021-10-31
近日清华-伯克利深圳学院付红岩副教授团队和丁文伯助理教授团队合作在新型人机交互界面研究中取得重要成果，在国际能源材料领域的权威期刊《纳米能源》（Nano Energy）发表题为《面向直观多维人机界面的摩擦电弯曲角度传感器》（Triboelectric Bending Sensor based Smart Glove towards Intuitive Multi-Dimensional Human-Machine Interfaces）的研究长文，并在当期接收的160篇文章中被遴选为封面（Front Cover）。付红岩副教授、丁文伯助理教授为本文共同通讯作者，清华-伯克利深圳学院2019级数据科学与信息技术方向硕士生罗阳、王子涵为本文共同第一作者，论文其他作者还包括清华-伯克利深圳学院博士后王季宇，加州大学洛杉矶分校2020级生物工程专业博士生肖潇，以及北京大学信息工程学院李倩副教授。人机交互领域的发展对人性化、沉浸式的人机界面（HMIs）提出了更高的要求。新型人机交互界面不仅需要简洁、高效的设计，更要求直观的操作方式，符合人类直觉的操作体验。在智能家居、辅助技术和智能安保等方面，直观且多功能的人机交互方式显得意义重大。手势作为可传达丰富意图的肢体语言，在人机交互中颇受青睐。基于手套的人机交互界面也被相继报道。而部分工作局限在提取手势的有限信息，不仅不利于开发多维人机交互，还会增加交互系统的复杂度，造成系统能耗和计算压力的升高并降低用户的操作体验。另一方面，手势中包含的多维特征亟待提取利用，以开发结构简洁且功能多样的人机交互界面。该团队提出了一种结构简单且对弯曲角度敏感的摩擦纳米发电机（BA-TENG）,并设计了从柔性器件到实时无线通信模块、图形界面的智能人机交互系统。该弯曲角传感器能够检测手势中的多维信息，包括手指弯曲角度，弯曲速度，以及弯曲时间等。本文通过柔性传感器和后端信号处理系统实现了手势的多维信号提取，并用于实现多维度直观和便捷的人机交互界面。通过提取和分析以上多维信号特征，不同维度的人机交互得以实现，包括智能家居（以灯光控制为例），机械手控制，以及可实现用户识别的虚拟键盘（其识别准确率可达93.1%）。独特的基于跨阻放大器的信号调理电路消除了多通道信号实时传输中的大部分串扰及噪声，增强了系统的鲁棒性。该工作为开发多维人机交互提供了新的思路，在未来人机交互应用中有无限的潜力。该工作得到了国家自然科学基金、广东省基础与应用基础研究基金、深圳市科技创新委员会技术攻关项目、佛山-清华产学研合作协同创新专项、清华大学国强研究院研究基金的支持。
