“Make human more human.(让人类更加人性化。)”人造皮肤领域 “材料大师”、化学家、斯坦福大学化学工程系系主任鲍哲南曾这样描述她在电子人造皮肤领域的研究初衷。
在鲍哲南等科学家的设想中,这种黑科技能够协助假肢理解触摸、弯曲或按压等动作,因此配有假肢的群体得以恢复对外界的真实感知。
其实,除了人工义肢、医疗检测和诊断等方面的应用前景,电子皮肤还能应用于机器人——提升机器人的柔韧性和延展性,甚至让机器人像人类一样在面对疼痛时做出反应。
电子皮肤发展至今,其厚度、响应速度等性能不断提升,但作为移动电子设备,电子皮肤的续航问题也是一大关键。
为此,英国格拉斯哥大学研究团队提出了一项方案:利用太阳光,向电子皮肤供能。
2017 年 3 月 22 日,该团队题为 Energy‐Autonomous, Flexible, and Transparent Tactile Skin(自供能、灵活、透明的触觉皮肤)的论文发表于学术期刊《先进功能材料》。
当时,研究团队称:
相比其他只受电池驱动的材料,这类电子皮肤工作的时间将更长,同时又不会像有线电子产品那样移动受限。
时隔三年,英国格拉斯哥大学研究团队顺着利用太阳光的思路,在电子皮肤续航问题上实现了突破。
前不久,英国格拉斯哥大学研究团队题为 Energy Generating Electronic Skin With Intrinsic Tactile Sensing WithoutTouch Sensors(无需触摸传感器、具有内在触觉传感的自供能电子皮肤)的论文发表于《IEEE 机器人学汇刊》。
仅根据论文标题便得知,该团队设计的电子皮肤未配备触摸传感器,可谓是完全达到了「自供能」的程度。
而在三年前,该团队提升电子皮肤续航的做法是添加了由石墨烯制成的感光发电传感器,论文也显示,让光伏模块获得足够太阳光的一个关键因素便是应用了透明的触摸感应层。
基于这种方法,电子皮肤变得低能耗化,每平方厘米所需能量为 20 毫微瓦,相当于当年最低等级的光伏电池。
当时,作文合著者之一、来自格拉斯哥大学詹姆斯 · 瓦特工程学院可弯曲电子与传感技术团队的 Ravinder Dahiya 表示:
我们下一步计划是深度研究发电技术,从而支撑整个研究和假肢的自主驱动,可能会打造一个完全自供能的义肢。
不难发现,过去三年,研究团队先做「加法」、后做「减法」,最终实现了电子皮肤自供能。
那么,其自供能原理是什么?
根据论文,大量的传感器和读出电子器件连续运行,要想满足电子皮肤的能耗要求,是具有挑战性的。因此,研究团队首次提出了无需任何触摸传感器,具有内在触觉传感的自供能电子皮肤(下文将其简称为 eSkin)。
eSkin 包括一个微型太阳能电池的分布式阵列和软弹性衬底上的红外发光二极管(IRLEDs)。据了解,这些太阳能电池不仅能自己发电,还能产生一些额外能量,并能提供触摸和近距离感应的触觉功能。通过读取太阳能电池和发光二极管的能量输出变化,eSkin 可感知距离、物体位置等多项参数。
其具体原理是:当暴露在光源下,太阳能电池将产生能量;如果电池(或者说 eSkin)被在其附近的物体挡住光线,那么当电池与物体接触时,光的强度(即产生的能量)就会下降至零,eSkin由此确认触碰。
这种情况下,eSkin 受到的光线强度和 eSkin与物体的距离强相关。正如Ravinder Dahiya 所说:
通过实时比较光线强度,再进行校准,就可以确定 eSkin和物体之间的距离。
为验证这一思路是否可行,研究团队将eSkin 附着在一个 3D 打印的机器手上,记录它与环境的互动。下图最下方部分展示了覆有eSkin 的机器手的3 个子系统,从下至上依次是能量管理、传感、驱动。
研究团队发现,仅手掌区域就能产生 383.6 mW 能量。他们设想,如果将eSkin覆盖整个身体(约占 1.5 平方米的区域),eSkin 就能产生超过 100 W 的能量。
如下图所示,eSkin 能够对接近它的不同物体进行定位、边缘检测和三维形状评估。
不仅如此,他们还将 eSkin 应用于工业机器臂,发现可以安全地实现人机交互。
对于这项突破,Ravinder Dahiya 表示,本质上,他们把如何给大面积电子皮肤供电的难题变成了一个机会——将电子皮肤转化成一种能产生能量的资源。
鉴于 eSkin 的材料集成传感能力,除了在机器人领域,研究团队还畅想了eSkin 未来的大量潜在应用:
在假肢方面,eSkin比其他电子皮肤更轻便,这将有助于制造重量、尺寸最佳的义肢,方便义肢使用者。
在脑机接口方面,eSkin 可以有效地减少脑机接口中常见的时间延迟问题。
在自动化方面,特别是电动和交互式汽车领域,一辆覆盖着 eSkin的汽车有着良好的近距离感应能力,因此也能轻易地 “看到”正在靠近的障碍物或行人。
在游戏方面,eSkin 还可用于手势识别控制。
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