凯斯西储大学曹长勇教授课题组《Adv. Mater. Interfaces》:用于呼吸监控和智能控制的自驱动人机交互传感器
2022-07-09 来源:高分子科技
据世界卫生组织(WHO)统计,全球约有10亿人患有不同形式的残疾。为改善残障人士(包括其他行动不便的老人及其他病患)的生活质量,科研人员提出了多种辅助技术和工具来帮助他们使用各种设施或与外部环境交互。人机界面(Human-Machine-Interface, HMI)作为一种有效的交互手段,可以方便地连接人与机器实现信息的传递和交流,受到广泛关注。传统的HMI设备,如智能手表、智能手环、眼镜、智能服装等,主要基于肢体动作或语言实现控制交流,适合于正常健康人群或具有良好的控制和移动能力的残疾人。但对于肢体功能严重受损的人,如四肢瘫痪或缺失、肌萎缩侧索硬化症(ALS)、闭锁综合征患者等,由于其无法通过肌肉运动或语言来表达自己的意图,传统的HMI并不能满足需要。因此,开发新型的方便重度残疾人使用的人机界面系统具有重要的现实意义和社会意义。
图1.基于呼吸驱动的摩擦电传感器的结构设计及工作机理。(a)基于摩擦电传感器的人机界面系统示意图。(b)摩擦电传感器的结构示意图。(c,d)摩擦电传感器的光学照片。(e)硅胶薄膜表面微结构的SEM照片。(f)摩擦电传感器的工作原理示意图。(g)摩擦电传感器的电势仿真模拟。
图2. 摩擦电传感器的传感性能。(a)基于不同摩擦电材料的传感器的输出信号。(b)摩擦电传感器在不同驱动频率下的输出信号。(c)鼻孔与传感器之间不同距离下摩擦电传感器的输出电压。(d)不同Ecoflex薄膜厚度的传感器输出电压。插图显示了制备的Ecoflex薄膜的横截面视图。(e,f)输出电压信号随间隙距离和间隔器尺寸的变化。(g)摩擦电传感器在10,000次循环重复测试下的输出电压。
图3. 实时的人体呼吸检测。(a)摩擦电传感器测得的正常呼吸的输出电压信号。(b)输出电压随不同呼吸模式的变化:缓慢、正常、快速和深呼吸。(c)不同呼吸模式下电压信号的快速傅里叶变换(FFT)频谱。(d)摩擦电传感器从四个不同志愿者测得的输出电压。(e)四名志愿者的呼吸特征。(f)摩擦电传感器在佩戴使用1 h后产生的输出电压信号。(g)摩擦电传感器在不同卧床姿势时的输出电压信号。
图4. 为重度残障人士提供协助和监测的人机界面系统。(a)设计的基于摩擦电传感器的人机界面系统原理图。(b)摩擦电传感器输出信号,经过滤波放大后的电压信号,和转换后的触发信号。(c)通过人机界面系统实现对家用电器的控制。(d)志愿者正常呼吸或停止呼吸时的传感器信号和开关信号。(e)智能实时呼吸监测系统可以对使用者出现的呼吸骤停和呼吸障碍发出警报。当患者停止呼吸10秒时,会触发警报,通知医生或护理人员。
原文链接:https://doi.org/10.1002/admi.202201202
课题组网站:www.CaoGroup.org
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(责任编辑:xu)
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