第一作者：刘静
通讯作者：罗坚义、陈智明
配景介绍及内容概述：
从启蒙时代最先，人类就一直在试图开发机械来取代人类执行繁重、乏味或不清静的操作。仿生气械人是机电智能的优异代表，它融合了仿生学、机械工程、盘算机科学、人工智能、传感和驱动等先进科学手艺。仿生气械人具有与人类相似的形状和设置，能够顺应人类的生涯和事情情形，使用人类使用的工具事情。传感和智能控制手艺的前进使仿生气械人能够通过模拟人类简朴的行走行动来顺应外部情形。然而，仿生气械人的运动仍然是脱节的(见图1a)，缺乏人类运动的无邪性和自主性。
为了使仿生气械人的运动靠近人类，需要对人类的运动举行捕获并转换为数字学习模子。现在开发的运动捕获系统有五种类型：机械、电磁、声学、光学系统和惯性运动捕获系统。由于机械丈量装备的无邪性差、精度低、对周围情形电磁波爆发的要求高，以及超声检测的时延大、分辨率低等原因，机械、电磁和声学运动捕获系统在现实应用中很少泛起。光学行动捕获系统是现在最成熟、最准确的行动捕获手艺，已普遍应用于运动剖析、虚拟现实(VR)、人机交互等领域。高速摄像机在光学行动捕获系统中施展着要害作用，它通过捕获运动中的人体标记并将图像传输到中央处理器(CPU)，通过数据融合对标记物的位置信息举行剖析，模拟人体姿态。高速摄像机装置在运动空间，而不是装置在人体上，以是人可以自由移动。然而，运动空间的低亮度和不规则照明限制了光学运动捕获系统的应用。别的，光学运动捕获系统只能提供关于人体运动姿势的信息，但不可提供关于运念头制的深入信息，这关于仿人机械人学习人类行为是很主要的。惯性行动捕获系统基于微机电系统(MEMS)惯性传感器，通过丈量人体在空间坐标系中沿X、Y、Z轴的加速速率和角速率数据来反映运动特征。MEMS惯性传感用具有体积小、功耗低、信噪比高的优良特征，在运动捕获中获得了普遍的关注。然而，MEMS惯性传感器由于其固有的刚性，与人体皮肤的兼容性较差，从而限制了人体的运动自由。为增添与人体皮肤的兼容性，各类柔性应变传感器被开发用于运动捕获，现在的研究已实现对皮肤拉伸和枢纽弯曲做出响应，从而检测人类的行动，如手势、抓取、行走和跑步等。但这些应变传感器依赖于传感质料的可拉伸性，对人体的细微应变运动(如肌肉缩短)的检测并不迅速。因此，开发一种高迅速度的柔性应变传感器，能够捕获和数字化人体运动，使仿生气械人学习人类行为仍然是一个挑战(如图1b和1c所示)。
图1 面临仿生气械人的数字化运动 a)仿生气械人抓取工具的行动剖析图；；b)人体抓取工具的运动状态和传感器漫衍在人体上肢的位置；；c)未来仿生气械人抓取物体的运动状态及传感器对应的位置。
鉴于此，壹号娱乐APP应用物理与质料学院、柔性传感质料与器件研究开发中心罗坚义教授、陈智明博士向导团队针对未来仿生气械人的运动形态，开发了一种可以将人体行动数字化的弯曲传感器，以建设一个学习平台，使仿生气械人以更靠近人类运动的方式移动。该弯曲传感器由碳纤维质料制成，接纳级联络构，具有优异的定量检测能力、高GF、低迟滞、恒久耐用和高频响应等特点。因此，弯曲传感器既可以识别枢纽弯曲的大标准运动，也可以识别肌肉缩短的细微运动。与人手的14个指枢纽相对应的14个弯曲传感器，可以准确地识别和数字化手势。这些多通道传感器与另外9个弯曲传感器相连系，周全数字化人类上肢的抓取历程，并识别差别巨细和重量的抓取物体。这些乐成的应用批注，弯曲传感器可以将人体运动数字化，为仿生气械人翻开了一扇学习人类行为的窗口。本文以“Digitizing the human motion via bending sensors toward humanoid robot”为题已揭晓在Advanced Intelligent Systems期刊上。
论文详细内容：
图2 碳基柔性弯曲传感器的结构模子 a)碳基柔性弯曲传感器的结构示意图；；b)碳基柔性弯曲传感器事情原理。
图3 碳基柔性弯曲传感器的性能特点 a)碳基柔性弯曲传感器牢靠在差别曲率的圆柱体外貌上，用于监测传感器的电阻响应；；b)电阻随曲率(弯曲角度)转变的数据及拟合曲线；；c)传感器的弯曲角度与电阻转变率的关系；；d)盘算角度与实测角的绝对误差图和百分比误差图；；e)弯曲15°和25°时传感器应变示意图；；f)0-10%应变规模下传感器的GF值；；g)加载-卸载循环历程中弯曲传感器电阻转变率的实时转变；；h)碳基柔性弯曲传感器在60°弯曲50,000次循环下的电阻响应；；i)碳基柔性弯曲传感器在差别响应频率(0-100Hz)下的电阻响应。
图4 碳基柔性弯曲传感器实时监测人体运动 a)人体手指枢纽弯曲运动示意图；；b)手指枢纽弯曲时的电阻响应转变；；c)肘部弯曲时肌肉缩短和松懈示意图；；d)站立哑铃卷曲行动时的电阻响应转变。
图5 多通道碳基柔性弯曲传感器的手势识别和数字化 a)人手枢纽结构示意图；；b)集成14个碳基柔性弯曲传感器的可衣着数据手套示意图；；c)从数字1到数字10手势对应的14个碳基柔性弯曲传感器的电阻转变率响应的实时演化。
图6 多通道碳基柔性弯曲传感器抓握历程的数字化 a)上肢数据收罗装备示意图；；b)人类上肢抓取工具的整个历程的流程图；；c)在抓取历程中14个传感器(针织手套)对应的电阻转变率响应的实时演化；；d)在抓取历程中9个传感器(袖口)对应的电阻转变率响应的实时演化。
图7 上肢肌肉抓取差别物体时信号的转变 a)电阻转变率与色深的映射关系；；b)抓取纸杯时肌肉所对应的HSB反映示意图；；c)抓取不锈钢杯时肌肉所对应的HSB反映示意图；；d)抓取哑铃时肌肉所对应的HSB反映示意图。
总结与展望
本文开发了一种基于碳纤维质料、接纳级联络构的柔性弯曲传感器，用于人体运动数字化。该碳基柔性弯曲传感用具有能够定量丈量弯曲角度、在小应变下的GF高达210、低迟滞、恒久动态弯曲耐久性和高频响应等优良特征。这些特征使传感器能够识别枢纽弯曲的大规模运动和肌肉缩短的细微运动。与人手的14个枢纽相对应的14个弯曲传感器能够识别从1到10的手势，证实晰弯曲传感器在手势识别和人体运动数字化方面的能力。将这14个弯曲传感器与另外9个装置在手腕枢纽、肘枢纽和上肢最活跃的肌肉上的传感器相连系，实现了握杯行动的周全数字化。肌肉缩短的细微运动数据提供了抓取差别巨细和重量物体时的运动反馈。实验效果证实，碳基柔性弯曲传感器是实现人体运动数字化的要害工具，为未来仿生气械人提供了学习平台。
作者团队介绍
第一作者：刘静，女，壹号娱乐APP应用物理与质料学院质料与化工专业在读硕士研究生。
通讯作者：罗坚义，男，工学博士，教授，博士生导师，现任壹号娱乐APP应用物理与质料学院院长，壹号娱乐APP柔性传感质料与器件研究开发中心主任（首创人），广东省优异青年基金获得者，国家重点研发妄想智能传感重点专项会评专家，南粤优异西席, 江门市首届 “侨乡青年模范”，江门市优异科技事情者。主要研究领域包括：柔性传感质料与器件应用（柔性触觉传感、温度传感、气压传感和弯曲传感等）；；纳米功效质料合成；；智能调光变色质料与器件。
通讯作者：陈智明，男，工学博士，讲师，硕士生导师。2019年结业于华南理工大学获博士学位，事情以来一直从事柔性传感器的质料开发、器件制备及其应用研究。
附文献及DOI号：
Digitizing the human motion via bending sensors toward humanoid robot.
DOI：10.1002/aisy.202200337
