مقالة منهجية

تصميم وتوصيف جلد إلكتروني متعدد الوسائط مرن باستخدام جمع البيانات المعتمد على CPLD لشدة اللمس والتعرف على الإيماءات

DOI:

10.3791/70096

⸱

يناير 27, 2026

 ,  , 
1School of Computer and Information Engineering, Shanghai Polytechnic University, 2School of Intelligent Manufacturing and Control Engineering, Shanghai Polytechnic University

في هذه المقالة

ملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يصف هذا البروتوكول تصنيع وتشغيل نظام جلد إلكتروني مرن ومتعدد الوسائط. يستخدم النظام نظام خلفي قائم على CPLD لتحقيق جمع بيانات متزامن بترددات هجينة من 36 قناة مستشعر، مما يتيح التحليل الكمي للإيماءات اللمسية المعقدة لتحقيق إدراك روبوتي متقدم وتفاعل الإنسان والروبوت.

الملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يقدم هذا العمل تصميم وتوصيف منصة مرنة متعددة الوسائط للجلد الإلكتروني (e-skin) تدعم الاستشعار اللمسي عالي الدقة والتعرف على الإيماءات عبر نظام جمع بيانات يعتمد على CPLD. يدمج النظام بنية عينات تردد هجين مكونة من 36 قناة، 14 بت (2 كيلوهرتز، 1 كيلوهرتز، 100 هرتز)، مع دعم على مستوى الأجهزة للضغط، والتسارع، والضوء، ودرجة الحرارة، والإشارات البيئية. تمكن ركيزة FPC المرنة من التكامل التوافقي على الأسطح الروبوتية المنحنية مع الحفاظ على الاستقرار الميكانيكي. لإثبات قدرة الإدراك اللمسي، تركز هذه الدراسة على قناة استشعار الضغط، التي تعد الوسيلة الأساسية لتقدير قوة التلامس وديناميكيات الإيماءات. تم تحليل أربع تفاعلات بشرية ممثلة: اللمسة اللطيفة، النقرة، القرص الخفيف، والقرص القوي. تم إدخال مقاييس عديمة الأبعاد، وهي انحراف الموجة المكافئة والحمل المكافئ، لتمييز شدة القوة وفئات الإيماءات. تظهر النتائج التجريبية أن النظام يحقق فصلا واضحا للإيماءات واستجابة لزجة مرنة شبيهة بالجلد، مع متوسط وقت تفريغ يبلغ 0.4 ثانية ± 0.2 ثانية. يدعم نقل البيانات اللاسلكي في الوقت الحقيقي بسرعة 1.5 ميجابت في الثانية، ويوفر التصميم المعياري أساسا قابلا للتوسع لدمج وسائط إضافية في المستقبل. يؤسس هذا العمل إطارا ماديا للتفاعل اللمسي بين الإنسان والروبوت القائم على القوة والإيماءات، مع سعة قابلة للتوسيع لأنظمة الإدراك متعددة الوسائط.

المقدمة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تم دراسة الاستشعار اللمسي بشكل مكثف للإدراك الآلي 1,2، ومع ذلك، لا تزال معظم أنظمة الجلد الإلكتروني (e-skin) تعتمد على تكوينات ذات نمط واحد ومنخفضة الكثافة يمكن أن تحد من تفسير اللمس البشري المعقد. على الرغم من التقدم الكبير في المواد اللمسية المرنة وبنى الأجهزة3، فإن التكامل على مستوى النظام بين الاستشعار اللمسي متعدد الوسائط والقنوات مع دقة عالية في الوقت الحقيقي يواجه تحديات تقنية مستمرة4. وبالتالي، تتطلب قضايا رئيسية مثل مزامنة الإشارات، تنسيق التوقيت، وتحسين معدل نقل البيانات معالجة منهجية في أنظمة لمسية واسعة النطاق أو ذات عدد قنوات عالية5. لتلبية هذه المتطلبات، هناك حاجة إلى بنية واجهة أمامية عالية النطاق الترددي قادرة على إدارة تدفقات البيانات المتزامنة متعددة القنوات، والحفاظ على سلامة الإشارة، ودعم التوصيف الكمي للإيماءات والقوة.

برزت أنظمة الجلد الإلكتروني متعددة الوسائط كتطوير مهم لتمكين المنصات الروبوتية من محاكاة قدرات الاستشعار اللمسي المعقدة لجلد الإنسان. قد لا تلتقط حساسات النمط الواحد التقليدية، التي تكتشف فقط الضغط أو درجة الحرارة العادية، الطبيعة المعقدة والديناميكية للتفاعلات اللمسية في العالم الحقيقي. على النقيض من ذلك، تم تصميم الأنظمة متعددة الوسائط المستوحاة من الإنسان لاكتشاف أنواع متعددة من المحفزات اللمسية في الوقت الحقيقي، بما في ذلك قوة القص، والاهتزاز، والإشارات الحرارية. على سبيل المثال، طور لي وآخرون نظام إدراك لمسي مستوحى حيويا قادرا على الكشف في الوقت الحقيقي عبر أربع قنوات حسية مميزة، مما حسن التعرف على الملمس ووضع التلامس وحالات تفاعل الأجسام9.

وقد وسعت التطورات الحديثة في الإلكترونيات المرنة آفاق هذه الأنظمة متعددة الوسائط، خاصة من خلال تطوير الجلد الإلكتروني المتطور (e-skin) الذي يحاكي الامتثال الميكانيكي والحساسية العالية للأنسجة البيولوجية. على سبيل المثال، أدى استكشاف المواد النشطة الجديدة والتصاميم الهيكلية الهرمية إلى منصات الجلود الإلكترونية من الجيل القادم ذات حساسية لمسية غير مسبوقة ووظائف متعددة10. بعيدا عن الابتكار المادي، يتطلب الانتقال نحو التطبيق واسع النطاق تقنيات تصنيع قوية وقابلة للتوسع. برزت الإلكترونيات المطبوعة كحل محوري، حيث يمكن من دمج مصفوفات حساسات عالية الكثافة بدقة وفعالية من حيث التكلفة على ركائز مطاطية متنوعة مع الحفاظ على أداء الجهاز11.

لضمان موثوقية هذه الأنظمة في السيناريوهات العملية، يركز الباحثون بشكل متزايد على تحسين الخصائص الكهروميكانيكية وآليات الاستشعار للحساسات المرنة للتخفيف من تداخل الإشارات والتداخل البيئي12. في النهاية، يتحول النموذج الحالي في المجال من مكونات الاستشعار المعزولة إلى منصات متكاملة وذكية ومرنة تدمج المواد المتقدمة مع أطر معالجة الإشارات عالية الكفاءة.

ومع ذلك، فإن دمج عدة طرق استشعار في مصفوفة موحدة يشكل تحديات كبيرة في اقتران الإشارة، والمزامنة، وتفسير البيانات. أبرز كونغ وآخرون ضرورة وجود استراتيجيات قوية للتكامل والفصل في مصفوفات المستشعرات متعددة الوسائط عالية الكثافة لضمان عزل الإشارة بدقة وتقليل التداخل14. علاوة على ذلك، يؤثر السلوك الميكانيكي لركيزة الاستشعار اللينة بشكل كبير على دقة الإشارة. أظهر مو وآخرون أن الطبيعة المرنة لمركبات البوليمر الموصلة يمكن أن تحفز انجراف الإشارة والاستشعار، مع التأكيد على دور نمذجة المواد واستراتيجيات التعويض على مستوى النظام في منصات الاستشعار متعددة الوسائط 15. تشير هذه النتائج مجتمعة إلى أن تطوير أنظمة الجلد الإلكتروني متعددة الوسائط ذات عرض نطاق ترددي مرتفع، وواعية للزجة المرونة، ومنفصلة هو أمر ضروري لتعزيز الإدراك اللمسي الذكي في الروبوتات وواجهات الإنسان والآلة16 .

لضمان الاستحواذ في الوقت الحقيقي على الإشارات اللمسية متعددة القنوات مع زمن استجابة منخفض وسلامة إشارة عالية، تم اعتماد إطار عمل اكتساب معقد قائم على جهاز منطقي قابل للبرمجة (CPLD). أظهرت الدراسات السابقة أن CPLDs مناسبة لإدارة خطوط أنابيب البيانات عالية السرعة وتدفقات الإشارات الحرجة للتوقيت في أنظمة الاستشعار17,18.

مقارنة بمعماريات اكتساب البيانات التقليدية، يقدم هذا النهج المزامن المعتمد على CPLD في التردد الهجين عدة مزايا مميزة. بينما تعتمد أنظمة وحدات التحكم الدقيق (MCU) غالبا على التزامن على مستوى البرمجيات أو الاستطلاع التسلسلي، إلا أنها عرضة للتذبذب في التوقيت غير الحتمي وكمون المقاطعة، مما قد يؤثر على محاذاة طور الإشارة عبر عدد القنوات العالية19. على النقيض من ذلك، تضمن بنية CPLD المعتمدة على منطق الأجهزة التنفيذ المتوازي الصارم وتوقيت حتمي على مستوى النانوثانية لجميع القنوات ال36. علاوة على ذلك، بينما توفر مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة ميدانيا (FPGAs) قوة حسابية أعلى، تقدم مصفوفات البوابات ذات التكلفة والطاقة أكثر كفاءة في استهلاك التكلفة والطاقة لعمق المنطق المطلوب في أجهزة الحالة ذات التردد الهجين، مما يسهل الاستقرار طويل الأمد في تطبيقات الغلاف الإلكتروني القابلة للارتداء. بالإضافة إلى ذلك، وعلى عكس طرق التعدد المتعدد في القنوات المنخفضة التي تضحي بعرض النطاق الترددي الفعال للعينات لكل قناة، تحافظ البنية المتزامنة المقترحة على معدل ثابت يبلغ 2 كيلوهرتز للأنماط اللمسية، متغلبة على عنق الزجاجة الناتج عن دمج البيانات غير المتجانس التي تم تحديدها في الأدبيات الحديثة19.

تقدم هذه الدراسة بشرة إلكترونية متعددة الوسائط مرنة مدمجة مع نظام اكتساب قائم على CPLD. يدعم النظام 36 قناة من أخذ عينات التردد الهجين 14-بت، تعمل بسرعة 2 كيلوهرتز للقنوات اللمسية الديناميكية و100 هرتز للوسائل المساعدة، بما في ذلك التسارع، ودرجة الحرارة، والرطوبة، والإضاءة، ومستشعرات الصوت (الشكل 1). يدمج النظام هذه الحساسات غير المتجانسة على ركيزة دائرية مطبوعة مرنة (FPC)، مما يضمن كل من التكيف الميكانيكي والاستقرار الكهربائي. تم اعتماد طبقة تغليف لزجة مرنة15 متوافقة، مقسمة إلى وحدات مستطيلة صغيرة، لتحسين التكيف مع التشوه المحلي وثبات التلامس أثناء التفاعلات اللمسية.

فيما يتعلق بالملاءمة العملية، تم تحسين بنية أخذ العينات المتوازية عالية السرعة لالتقاط الأحداث اللمسية السريعة والاندفاعية مثل النقر أو انزلاق النسيج داخل بيئة مختبرية مضبوطة. ومع ذلك، تشمل قيود التشغيل احتمال تدهور دقة الإشارة بسبب الانجراف اللزج المرن والاستيريزيس للركيزة اللينة، مما يتطلب معايرة دورية أو تعويضا معتمدا على البرمجيات. علاوة على ذلك، بينما النظام قابل للتوسع ليصل إلى عدد قنوات أعلى، فإن التنفيذ الحالي محدود بعرض النطاق الترددي للإرسال اللاسلكي للتصوير في الوقت الحقيقي.

يدير CPLD الاستحواذ المتزامن متعدد القنوات ونقل البيانات اللاسلكية، مما يضمن أداء مستقرا في الوقت الحقيقي. يتيح هذا النهج جمع الإشارات متعددة الوسائط عالي الكثافة ويوفر أساسا جهازيا قابلا للتوسع للإدراك اللمسي الروبوتي. لتقييم التمييز اللمسي، تم تحليل أربع إيماءات تمثيلية: اللمسة اللطيفة، والنقرة، والقرص الخفيف، والقرص القوي، بشكل تجريبي.

يركز هذا العمل على إثبات جدوى وسلامة الإشارة لبنية الواجهة الإلكترونية متعددة الوسائط عالية النطاق الترددي. يتم تنفيذ استشعار الضغط باستخدام آلية بيزوريزيستيف تعتمد على مادة استشعار لزجة مرنة، وهي مركب بوليمري موصل يتميز بمقاومة حجم تبلغ <500 أوم سم. في هذا التكوين، يغير الضغط الميكانيكي مقاومة التلامس داخل المادة، والتي يتم التقاطها لاحقا بواسطة نظام الاستحواذ. تم اختيار قنوات الضغط كوسيلة تمثيلية للتحقق من صحة الاكتساب في الوقت الحقيقي وجودة البيانات. بينما يدعم النظام طرقا إضافية مثل التسارع ودرجة الحرارة، فإن تنفيذها وتحليلها محجوزان للدراسات المستقبلية الخاصة بالتطبيقات.

لمعالجة تحديات اكتساب البيانات اللمسية عالية الكثافة، يستخدم هذا العمل بنية أجهزة تعتمد على CPLD مدمجة مع وحدة Wi-Fi 6. كما هو موضح في الشكل 2، تم تصميم النظام لإدارة 36 قناة بدقة 14 بت وبمعدل أخذ عينات عالي السرعة يبلغ 2 كيلوهرتز، مما يولد معدل نقل بيانات خام يقارب 1.01 ميجابت في الثانية. من خلال الاستفادة من بروتوكول 802.11ax، تحقق المنصة معدل نقل مستقر وفعال يبلغ 1.5 ميجابت في الثانية، مع الحفاظ على معدل فقدان حزم أقل من 0.2٪ في البيئات المختبرية النموذجية. هذا النهج القائم على منطق الأجهزة يقضي على تذبذب التوقيت غير الحتمي وكمون الانقطاع الشائع في البنى التقليدية المبنية على وحدات MCU، مع تقديم بديل أكثر كفاءة في الطاقة وفعالية من حيث التكلفة مقارنة بالحلول المعتمدة على FPGA. يضمن خط البيانات القوي هذا المزامنة الدقيقة في الوقت الحقيقي وسلامة الإشارة اللازمة للتعرف على الإيماءات المعقد والاستشعار اللمسي متعدد الوسائط.

تم تعريف مؤشرات عديم الأبعاد: انحراف الموجة المكافئ (EWS) والحمل المكافئ (EL). يحدد EWS التفاوت الزمني لشكل موجة الاستجابة اللمسية، بينما يمثل EL شدة القوة الإجمالية المدمجة خلال مدة التلامس. كشف تحليل هذه المؤشرات عن توقيعات ميكانيكية مميزة لكل حركة، مع متوسط وقت تفريغ يبلغ 0.4 ثانية ± 0.2 ثانية، مما يشير إلى أن استجابة الركيزة اللزجة المرنة تساهم في الخصائص الزمنية التي يلتقطها النظام.

تظهر هذه النتائج جدوى الشدة اللمسية الدقيقة والتعرف على الإيماءات باستخدام اكتساب متزامن ومتعدد الوسائط. يوفر النظام المقترح بذلك منصة أمامية وظيفية للتحليل الكمي لللمس ويؤسس أساسا للتطورات المستقبلية في التفاعل العاطفي أو العاطفي بين الإنسان والروبوت.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

جميع الإجراءات التجريبية الموصوفة هنا كانت غير جراحية ولم تشمل مواضيع سريرية من أو البشر؛ لذلك، لم تكن هناك حاجة لموافقة أخلاقية لهذه الدراسة. المواد المستخدمة والمواد المستخدمة مدرجة في جدول المواد.

1. تصنيع الحساسات

  1. تحضير وتكامل حساس اللزجة المرن
    1. حدد أبعاد الهدف [مثلا 5 مم × 5 مم] على مادة الاستشعار اللزجة المرنة باستخدام مسطرة دقيقة وقلم تحديد دائم ذو طرف دقيق لضمان دقة الأبعاد. اقطع المادة على طول الخطوط المحددة باستخدام مقص حاد ورفيع. نفذ القطع بحركة واحدة ومستمرة حيثما أمكن لضمان الحواف نظيفة وتقليل التشوه أو التآزر الميكانيكي عند الحدود.
    2. نظف وسادات التركيب السطحي في الدائرة المطبوعة المرنة (FPC) باستخدام [مثل كحول الأيزوبروبيل ومسح خال من الوبر] لإزالة الملوثات وضمان التصاق مثالي (الشكل 1).
    3. الصق قطع المادة اللزجة المرنة على وسادات التثبيت السطحية في FPC باستخدام لاصق موصل.
    4. ضع طبقة رقيقة من الراتنج القابل للمعالجة بالأشعة فوق البنفسجية حول قاعدة مادة الاستشعار لتغليف الوصلة اللاصقة. قم بتجفيف الراتنج باستخدام مصدر ضوء فوق بنفسجي بطول موجي 365 نانومتر وبكثافة 100 ميلي واط/سم² لمدة 5 دقائق.
    5. تحقق من الاستمرارية الكهربائية للحساس المجمع باستخدام جهاز قياس رقمي.
      ملاحظة: يجب أن تقع قيم المقاومة ضمن نطاق 5 كيلو أوم إلى 20 كيلو أوم تحت ظروف حمل صفر.
    6. تطبيق الضغط الخارجي وقياس التغير المقابل في المقاومة لوصف خصائص الجهاز المجمع للضغط.

2. تنفيذ مجلس جمع البيانات

  1. تكوين نظام جمع البيانات متعدد المعدلات
    1. دمج الواجهة الأمامية التناظرية ودوائر تحويل البيانات على ركيزة FPC مرنة واحدة (الشكل 3).
    2. استخدم خمسة مفاتيح تناظرية ذات 8 قنوات (الشكل 4A) لاختيار قنوات المستشعر. قم بربط هذه الوحدات بثلاثة محولات تناظرية إلى رقمية متوازية بنظام سجل تقريب متتابع (SAR) بطول 14 بت (الشكل 4B) لرقمنة الإشارة.
    3. قم بتوصيل شبكة ADC وتحويلها إلى جهاز منطقي معقد قابل للبرمجة (CPLD) لإدارة عنونة القنوات، والتحكم في التوقيت، والمزامنة.
    4. قم بتثبيت FPC المستشعر بأمان على لوحة الاستحواذ باستخدام موصل FPC ذو 40 دبوس. تأكد من أن آلية القفل مفعلة بالكامل لمنع عدم استقرار الإشارة.
  2. التحكم في النظام القائم على CPLD والتعامل مع البيانات
    1. برمجة منطق CPLD لتشغيل جميع مبادرات ADC بشكل متزامن عن طريق توليد إشارات توقيت دقيقة وفقا لفترات أخذ العينات المطلوبة.
    2. قم بتكوين بوابات المنطق الداخلية في CPLD لتنسيق تبديل القنوات عالية السرعة ودمج تدفقات البيانات المتوازية من مداخل ADC الثلاثة في حزمة بيانات موحدة.
    3. نقل البيانات المدمجة عبر واجهة تسلسلية بمعدل بودي 1.5 ميجابت في الثانية إلى وحدة واي فاي للاتصال اللاسلكي في الوقت الحقيقي مع الحاسوب المضيف.
  3. التفاعل مع ADC لأخذ عينات التردد الهجين
    1. التحكم في كل من معادلات SAR الثلاثة المستقلة ذات 14 بت من خلال واجهة تسلسلية مخصصة بثلاثة أسلاك تتكون من خطوط اختيار الشريحة (CS#)، وساعة التسلسل (SCLK)، والبيانات التسلسلية (SDATA) التي تديرها CPLD.
    2. تنفيذ فواصل ساعة خاصة بالقناة ضمن بنية CPLD لتوليد معدلات أخذ عينات مميزة مطلوبة لأنماط 2 كيلوهرتز، 1 كيلوهرتز، و100 هرتز (الشكل 5).
    3. تخزين كل إطار تم أخذ عينات منه في مخزن مؤقت بالنسبة لمرجع قاعدة زمنية مشترك. فرض علامة بيانات صالحة لمرة واحدة داخل المنطق لتشير إلى أن البيانات جاهزة للإرسال إلى المراحل النهائية.
  4. تنفيذ مزامنة العينة القائمة على الشرائح الزمنية
    1. حدد إطار أخذ عينات عالمي بطول 10 مللي ثانية في CPLD كفترة الجدولة الأساسية وقسمه إلى عشرة شرائح زمنية منتظمة مدتها 1 مللي ثانية.
    2. خصص فترة زمنية ثابتة واحدة أو أكثر ضمن إطار 10 مللي ثانية لكل من قنوات المستشعر ال 36 بناء على تردد أخذ العينات المخصص.
    3. مراقبة نظام الجدولة الحتمية للحفاظ على محاذاة الطور الصارمة عبر جميع مجموعات وإطارات ADC، لضمان جمع بيانات التردد الهجين المتزامن.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يتيح هذا البروتوكول التوصيف الكمي والتمييز بين الإيماءات اللمسية المميزة المطبقة على الجلد الإلكتروني (e-skin). قم بإصلاح عينة e-skin على منصة الاختبار. يقوم المشغل الواحد بعد ذلك بأربعة حركات لمسية محددة: اللمس اللطيف، النقر، القرص الخفيف، والقرص القوي، وفقا للمعايير المدرجة في الجدول 1. كانت حركة "اللمسة اللطيفة" تتضمن وضع إصبع برفق على وحدة e-skin واحدة لمدة دقيقة تقريبا لضمان تكرار مستقر ومتسق.

كانت حركة "النقر" تتكون من ضرب الوحدة بإصبع واحد بتردد شبه ثابت لمدة دقيقة تقري...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

آلية الاستشعار في القشرة الإلكترونية متجذرة أساسا في الخصائص اللزجة المرنة لبوليمر المكون لديه، 6,15. تظهر هذه المادة تشوها مرنا وتدفقا لزجا عند تعرضها لقوة خارجية. المكون اللزج يدخل زمن مميز في استعادة المادة؛ أي أنها لا تعود فورا إلى حالتها الأصلية عند إزالة القوة، بل تتطلب فترة زمنية محدودة للتعافي. ترتبط هذه الخصائص اللزجة المرنة جوهريا بعوامل مثل بنية السلسلة الجزيئية للبوليمر، وتوزيع الوزن الجزيئي، ودرجة حرارة التشغيل. والأهم من ذلك، أن معامل المادة صمم ليك...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

لا يشارك المؤلفون في أي مصالح متضاربة.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
لوحة الدوائر المطبوعة المرنةJLCPCBأي واحديستخدم للحصول على بيانات الضغط
المفاتيح التناظرية  تي آيTMUX1108PWR يستخدم لاختيار قنوات مختلفة
محول تماثلي إلى رقميالأجهزة التناظريةAD7940BRMZ-REEL7تحويل الإشارات التناظرية إلى إشارات رقمية
CPLDإنتلماكس 10M02وحدة معالجة البيانات
راسم الإشارةتيكترونيكسTBS2000يستخدم هذا الراسم لقياس موجات الإشارة.
كوارتوس الثانيإنتلأي واحدبيئة البرمجة لتطوير CPLD
مادة الاستشعار اللزجة المرنةأي واحدأي واحدتستخدم هذه المادة لتوليد إشارات الضغط.
وحدة Wi-Fi 6 المفكر الذكاء الاصطناعيAD-M62-CBSوحدة نقل البيانات

المراجع

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Jiang, Y., et al. A multifunctional tactile sensory system for robotic intelligent identification and manipulation perception. Adv Sci. 11 (41), 2402705(2024).
  2. Wang, Y., et al. Human-inspired robotic tactile perception for fluid. IEEE Sens J. 24 (14), 23336-23348 (2024).
  3. Shepherd, D. R., Husbands, P., Philippides, A., Johnson, C. Versatility of Low-Resolution Tactile Sensing for Edge and Pose Detection. Proc AIRC. , 7-12 (2024).
  4. Liu, X. The more and less of electronic-skin sensors. Science. 370, 910-911 (2020).
  5. Shao, Y., Hu, H., Visell, Y. A wearable tactile sensor array for large area remote vibration sensing in the hand. IEEE Sens J. 20 (12), 6612-6623 (2020).
  6. Jeon, S., Lim, S. -C., Trung, T. Q., Jung, M., Lee, N. -E. Flexible multimodal sensors for electronic skin: principle, materials, device, array architecture, and data acquisition method. Proc IEEE. 107 (10), 2065-2083 (2019).
  7. Li, Y., et al. Large-area high-resolution skin-inspired flexible tactile sensor for robotic electronic skin. ACS Appl Electron Mater. 7 (19), 8861-8870 (2025).
  8. Zuqing, Y., Guozhen, S. Materials and device architecture towards a multimodal electronic skin. Mater Today. 64, 165-179 (2023).
  9. Lee, B. -Y., et al. Human-inspired tactile perception system for real-time and multimodal detection of tactile stimuli. Soft Robot. 11 (2), 270-281 (2024).
  10. Zhong, S., et al. Passive isothermal flexible sensor enabled by smart thermal-regulating aerogels. Adv Mater. 37 (8), 2415386(2025).
  11. Pan, Y., et al. Flexible and printed electronics. 10 (4), (2025).
  12. Xiong, W., et al. Multifunctional tactile feedbacks towards compliant robot manipulations via 3D-shaped electronic skin. IEEE Sens J. 22 (9), 9046-9056 (2022).
  13. Yuan, J., Zhao, W., Zhou, Y., Huang, Y. Flexible sensor-driven smart vehicles: Opportunities and prospects. CHAIN. 2 (3), 227-235 (2025).
  14. Kong, H., Li, W., Song, Z., Niu, L. Recent advances in multimodal sensing integration and decoupling strategies for tactile perception. Mater Futures. 3 (2), 022501(2024).
  15. Mu, Q., Wang, J., Kuang, X. Modeling the resistive viscoelasticity of conductive polymer composite for sensor usage. Soft Matter. 19, 1025-1033 (2023).
  16. Shaker, J. H., Yasmeena, A., Zoltán, A. D., Husam, A. N. Recent advances in tactile sensing technologies for human-robot interaction: current trends and future perspectives. Biosens Bioelectron X. 26, 100669(2025).
  17. Implementation of a continuous high-speed data acquisition system based on FPGA. Dong, Z., He, W., Wang, Y., Liu, J., He, K. Proc 2023 6th Int Conf Artif Intell Pattern Recognit, Xiamen, China, , 1440-1445 (2024).
  18. Oballe-Peinado, Ó, et al. FPGA-based tactile sensor suite electronics for real-time embedded processing. IEEE Trans Ind Electron. 64 (12), 9657-9665 (2017).
  19. Wang, Z., Yang, Z., Dou, X. System-level integration and multimodal signal acquisition in electronic skin: a review and demonstration. J Vis Exp. (227), e70286(2026).
  20. Slavka, V., et al. Waveform skewness: Parameter for timed up & go turn assessment. Biomed Signal Process Control. 52, 347-352 (2019).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه

طلب إذن

الوسوم

CPLD

مقالات ذات صلة