東大團隊打造超拉伸摩擦電觸摸板，實現Transformer算法輔助的手勢識別

近日，東北大學田野教授和團隊設計出一種超可拉伸摩擦電觸摸板，其具有砂紙微表面。

研究中，通過多層疊加工藝結合高性能水凝膠摩擦電傳感器陣列和絲網印刷液態金屬，課題組成功實現了 Transformer 算法輔助的手勢識別，以及實現了極端環境下無人機飛行方向的控制。

這種創新設計不僅解決了水凝膠電極長期存在的導電性、靈敏度和抗凍性等問題，還通過與帶有砂紙微結構的矽膠的結合，實現了優異的摩擦電功率密度和壓力敏感性。

課題組還基於絲網印刷技術塗覆液態金屬電路，確保了觸摸板在大面積應變下的穩定性能。

此外，通過物聯網技術的集成，他們還開發出一種人工智能輔助手勢識別系統，該系統能夠容納隨機和非固定模式的滑動信號，並使用 Transformer 算法對時間序列數據進行實時解析，能夠實現 96.83% 的精準滑動模式預測。

而多線程的信號處理則能進一步提高系統的響應速度和吞吐量，確保了極端環境下實時準確的無人機控制。

這些突破不僅為高性能超可拉伸觸摸技術奠定了基礎，還推動了智能交互平台的發展。

未來，這項基於摩擦納米發電機的超可拉伸摩擦電觸摸板技術有望在多個領域實現應用。

首先，它可以促進可穿戴設備的發展，提升它們的舒適性和功能性，通過更靈敏和更精準的人機交互提升用戶體驗。

其次，在無人機控制方面，該技術將顯著提高控制精度和控制可靠性，特別是在複雜和極端環境中，將能提升其安全性和使用效率。

此外，在智能家居和物聯網設備中，它有望成為核心的交互界面，提供更加自然和更加直觀的操作方式。

同時，這種技術可以擴展到醫療健康領域，借助其高靈敏度和實時響應能力，為遠程手術和康復設備提供新型交互界面，改善患者護理和治療效果。

總的來說，本次技術的普及和發展將為下一代智能遠程交互和控制平台的創新提供關鍵動力。

田野表示：「在測試無人機控制系統的時候，當時測試的任務是確保觸摸板能夠精準地識別手勢命令，並實現無人機在極端環境下的飛行控制，於是我們就在放寒假時瀋陽最冷的幾天進行戶外測試。」

在零下二十幾度的氣溫下，整個團隊在刺骨的寒風中一遍又一遍地進行測試。由於低溫影響，用於測試的無人機電池續航表現不佳，需要多次返回室內進行充電。

每次充完電，他們都得冒著嚴寒重新調整設備，確保各項參數都在標準範圍內。整個過程充滿了挑戰，手指在寒冷中變得僵硬，甚至連操作觸摸板都變得愈加困難。

經過多次反復的嘗試和調整，最終他們成功實現了無人機的穩定起飛，得以精確無誤地按照手勢命令控制方向。

「那一刻，看著無人機在寒風中平穩飛行，所有人都歡呼雀躍，大家都被這種成就感和無畏精神所激勵。」田野表示。

最終，相關論文以《帶有砂紙微表面的超可拉伸摩擦電觸摸板，用於 transformer 輔助手勢識別》（Ultra-stretchable triboelectric touch pad with sandpaper micro-surfaces for Transformer-assisted gesture recognition）為題發在 Nano Energy 上，東北大學博士生劉赫是第一作者，田野教授擔任通訊作者。

在本研究的基礎上，課題組打算進一步優化摩擦電觸摸板的性能和應用範圍。

首先，其將關注材料的進一步改進，以增強其在超低溫和高濕度環境中的穩定性和耐用性，以及提高其拉伸能力和靈敏度。

其次，其將探索將該技術集成到更多的可穿戴設備和便攜式智能設備中，以擴展其應用領域。

最後，其計劃升級手勢識別算法，提高系統在複雜手勢和多步操作中的響應速度和準確性。並將與其他先進的人機交互技術相結合，探索在虛擬現實、增強現實以及遠程醫療中的應用潛力。

通過這些努力，該團隊期望推動摩擦電觸摸技術邁向多功能化和高集成度，在智能交互領域實現更廣泛的應用。

參考資料：

1.He Liu, Deliang Li, Haoxiang Chu, Yong Ding, Zhiwei Fu, Xinan Yao, Jiayi Zhu, Jiaqi Yang, Ruonan Liu, Tao Xu, Simian Fu, Yiying Liu, Yixuan Han, Yanpeng Wang, Yue Zhao, Xiaoyu Cui, and Ye Tian*. Ultra-stretchable triboelectric touch pad with sandpaper micro-surfaces for Transformer-assisted gesture recognition. Nano Energy, 2024, 130, 110110. 

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