مقالة مراجعة

التكامل على مستوى النظام واكتساب الإشارات متعددة الوسائط في الجلد الإلكتروني: مراجعة وعرض توضيحي

DOI:

10.3791/70286

⸱

يناير 9, 2026

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

في هذه المقالة

ملخص

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

تسلط هذه المراجعة الضوء على التطورات الحديثة في تقنيات الجلد الإلكتروني، مع التركيز على الاستشعار اللمسي متعدد الوسائط، والبنى المرنة، وجمع البيانات منخفضة الطاقة. تظهر منصة التردد الهجين ذات 36 قناة التعرف اللمسي والتفاعل الروبوتي في الوقت الحقيقي. تركز الاتجاهات المستقبلية على تحسين التوحيد في المساحات الكبيرة، والمعايرة الذكية، والإدراك التكيفي لتطبيقات الجلد الروبوتية العملية.

الملخص

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

تحاكي تقنيات الجلد الإلكتروني (E-skin) القدرات اللمسية والحسية لجلد الإنسان، مما يمكن من إدراك الضغط والإجهاد ودرجة الحرارة وغيرها من المحفزات الخارجية للروبوتات الذكية والأنظمة القابلة للارتداء. تلخص هذه المراجعة التقدم الأخير في المواد والتصاميم الهيكلية وآليات الاستشعار والتكامل على مستوى النظام الذي ساهم في تطوير أداء ووظائف منصات E-skin. يعطى اهتمام خاص للاستشعار اللمسي متعدد الوسائط واستراتيجيات اكتساب الإشارات المدمجة التي تمكن التعرف في الوقت الحقيقي على الأنماط والإيماءات اللمسية. لقد ساهمت التطورات في البنى المرنة، وأخذ العينات بالترددات الهجينة، ودوائر جمع البيانات منخفضة الطاقة إلى تعزيز الموثوقية وقابلية التوسع والدقة الزمنية لأنظمة E-skin الحديثة. كعرض توضيحي، تم تطوير منصة استشعار لمسية هجينة بتردد هجين من 36 قناة من قبل المؤلفين لتوضيح التطبيق العملي لدمج الإشارات متعددة الوسائط والتفاعل الروبوتي. أخيرا، تناقش التحديات الحالية والاتجاهات المستقبلية - بما في ذلك الاتساق واسع النطاق، والمعايرة الذكية، والإدراك التكيفي - لتوجيه الانتقال من النماذج الأولية المختبرية إلى تطبيقات الجلد الروبوتية القابلة للنشر.

المقدمة

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

يمثل E-skin جيلا جديدا من الأنظمة الإلكترونية اللينة القادرة على تقليد الخصائص الحسية والوظيفية لبشرة الإنسان. من خلال اكتشاف المحفزات الميكانيكية والحرارية مثل الضغط، الإجهاد، درجة الحرارة، والانزلاق، يمكن E-skin الآلات من إدراك محيطها بطريقة تشبه الإنسان. منذ العمل المبكر الذي قام به سوميا وزملاؤه والذي قدم إلكترونيات مرنة مستوحاة من الجلد، تقدمت الأبحاث في هذا المجال بسرعة في علوم المواد، وهندسة الأجهزة، وتكامل الأنظمة 1,2.

ركزت التطورات المبكرة في الجلد الإلكتروني بشكل أساسي على إنشاء مواد قابلة للتمدد وموصلة يمكنها الحفاظ على الاستقرار الكهربائي تحت التشوه الميكانيكي. تم استكشاف المركبات البوليمرية الموصلة والمواد النانوية الكربونية والأقطاب المعدنية السائلة على نطاق واسع لتحسين المرونة والحساسية 3,4,5. أسست هذه الجهود الأساس للاستشعار اللمسي الموثوق. ومع ذلك، مع توسع البحث نحو الروبوتات والإلكترونيات القابلة للارتداء، تحول عنق الزجاجة من المواد إلى التكامل على مستوى النظام، حيث أصبحت تحديات مثل اكتساب الإشارة على نطاق واسع، وتضخيم الضوضاء المنخفضة، ومعالجة البيانات في الوقت الحقيقي من القضايا المركزية6،7.

يبرز التقدم الأخير الأهمية المتزايدة للاستشعار اللمسي متعدد الوسائط واكتساب الإشارات المدمجة، والتي حولت E-skin من واجهة استشعار سلبية إلى منصة إدراك نشطة. قدم جونوآخرون أحد أقدم أنظمة اللمس متعددة الوسائط التي تدمج استشعار الضغط ودرجة الحرارة والانزلاق، بينما أظهرلي وآخرون الإدراك اللمسي في الوقت الحقيقي من خلال تضمين دوائر معالجة الإشارة مباشرة في مصفوفة المستشعرات. وبالمثل، اقترحوانغ وآخرون نظاما روبوتيا ملحاكا حيويا قادرا على التعرف على قوى التفاعل السائل بدقة زمنية عالية. تكشف هذه الدراسات عن تحول واضح نحو هياكل استشعار متكاملة قادرة على الإدراك والتصنيف المعقد.

بعيدا عن الروبوتات، أظهر E-skin أيضا إمكانات واسعة في مراقبة الصحة والواجهات الطبية الحيوية. القياس المستمر للإشارات الفسيولوجية - مثل النبض ودرجة الحرارة وتخطيط العضلات الكهربائية - يتيح الرعاية الصحية الشخصية وإعادة التأهيل طويلة الأمد11,12. لخص وو وآخرون التقدم الأخير في أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء متعددة الوسائط، مع التركيز على التحديات في فصل الإشارة واستقرارها أثناء التشغيل المطول. ومع ذلك، كما أشار الشيباني وآخرون، لا يزال المجال يفتقر إلى بروتوكولات التقييم الموحدة، مما يصعب مقارنة دقة الاستشعار بين الأنظمة. لذلك، فإن إنشاء أطر اختبار موحدة أمر ضروري للتبني السريري والروبوتي المستقبلي13.

وبالنظر إلى هذه التطورات، تركز هذه المراجعة على هندسة النظام واستراتيجيات اكتساب الإشارات لواجهة E-skin. يؤكد كيف أن الاستشعار متعدد الوسائط، وتصميم الدوائر، ودمج البيانات يحدد معا أداء النظام وقابلية التوسع الوظيفي14,15. لإثبات هذه المبادئ، تم تقديم منصة استشعار اللمس الهجينة ذات 36 قناة التي طورها المؤلفون كمثال على دمج الإشارات متعددة الوسائط في الوقت الحقيقي والتفاعل الروبوتي. يعمل هذا العرض كجسر بين التصميم المفاهيمي والتطبيقات العملية للجلود الروبوتية.

بشكل عام، توفر هذه المراجعة منظورا شاملا على مستوى النظام حول تطوير الواجهة الإلكترونية، مما يجسر الفجوة من مبادئ الاستشعار متعدد الوسائط وبنية الأجهزة إلى الإدراك الذكي. من خلال التركيز على استراتيجيات اكتساب الإشارات، ودمج البيانات، والتنفيذ العملي للروبوتات، يبرز التقدم الأخير والتحديات الرئيسية التي لا تزال قائمة في تحقيق أنظمة E-skin قابلة للتكيف والتوسع والموثوقة.

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

مراجعة ومنظور

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

نظرة عامة على هياكل الجلد الإلكتروني

يمكن اعتبار الجلد الإلكتروني الإلكتروني كنظام إلكتروني هرمي يدمج طبقات الاستشعار والاكتساب والمعالجة والاتصال في هيكل موحد. تلعب كل طبقة دورا مميزا في تحويل المحفزات الفيزيائية الخارجية إلى معلومات رقمية ذات معنى يمكن للآلات أو البشر تفسيرها. يوفر الشكل 1 مخططا مفاهيميا لهذه البنية ذات الطبقات الأربع وتدفق الإشارة المقابل.

عند طبقة الاستشعار، تكتشف مصفوفات المستشعرات المرنة والقابلة للتمدد المحفزات الميكانيكية أو الحرارية مثل الضغط أو الإجهاد أو درجة الحرارة. يتم تصنيع هذه العناصر على ركائز مطاطية وغالبا ما تستخدم هندسات مجهرية لتحسين الحساسية وخطية الاستجابة. توفر البوليمرات الموصلة والمركبات النانوية أداء كهربائيا عالي الامتثال ومستقرا تحت تشوه كبير 3,5. في أنظمة E-skin متعددة الوسائط، يمكن اكتشاف عدة محفزات فيزيائية - مثل الضغط، والإجهاد، ودرجة الحرارة - إما من خلال دمج وحدات استشعار متنوعة أو باستخدام بنى أجهزة دقيقة تفصل هذه المحفزات داخل حساس واحد4.

تعمل طبقة الاستحواذ كجسر كهربائي بين الحساسات والإلكترونيات. تشمل وظائفه الرئيسية التضخيم، والتصفية، والتحويل من التناظرية إلى الرقمية. في الواجهة الإلكترونية الحديثة، تستخدم الدوائر المطبوعة المرنة أو مصفوفات الترانزستور ذات الفيلم الرقيق على نطاق واسع لتحقيق عنونة المصفوفة النشطة وقراءة الإرسال المتعدد. تقلل هذه الأساليب من تعقيد الأسلاك مع الحفاظ على دقة مكانية عالية واستهلاك طاقة منخفض. تصميم هذه الطبقة يحدد مستوى الضوضاء في النظام، ومعدل أخذ العينات، ودقة البيانات بشكل عام.

بعد ذلك، تدير طبقة معالجة البيانات التفسير اللحظي للمعلومات اللمسية. تقوم المتحكمات الدقيقة المدمجة أو معالجات مصفوفة البوابات القابلة للبرمجة الميدانية (FPGA) بتنفيذ التصفية المحلية، واستخراج الميزات، والتصنيف الأولي للأحداث اللمسية. تقلل هذه البنية الموزعة من الكمون وتمكن من التحكم في التغذية الراجعة التكيفية. يدعم التكامل مع وحدات اللاسلكي أو وحدات الذكاء الاصطناعي الطرفي التشغيل الروبوتي الذاتي والتطبيقات القابلة للارتداء.

وأخيرا، تربط طبقة الواجهة أو التطبيق منصة E-skin بأنظمة خارجية مثل الروبوتات، الأطراف الصناعية، أو أجهزة مراقبة الرعاية الصحية. يتم تحويل البيانات اللمسية المعالجة إلى أوامر تحكم، أو مخرجات بصرية، أو مؤشرات تشخيصية. بالنسبة للروبوتات، توفر هذه الطبقة تغذية راجعة قوة الإمساك والتعرف على الخامة؛ للاستخدام الطبي الحيوي، يدعم المراقبة الفسيولوجية المستمرة ونقل البيانات عن بعد.

معا، تشكل هذه الطبقات الأربع مسارا متكاملا يحول المحفزات الميكانيكية أو الحرارية إلى معلومات قابلة للتنفيذ. يسمح التصميم الهرمي والمعياري بتحسين كل كتلة وظيفية بشكل مستقل مع الحفاظ على المرونة الميكانيكية العامة. تحدد هذه النظرة الشاملة الإطار البنيوي للأقسام التالية، حيث سيتم تحليل آليات الاستشعار، وطرق اكتساب الإشارات، واستراتيجيات الإدراك الذكية لأنظمة E-skin بالتفصيل.

آليات الاستشعار ومبادئ النقل

يحول E-skin المحفزات الميكانيكية والحرارية إلى إشارات كهربائية من خلال عدة آليات تحويل. الأكثر استخداما هي الآليات البيزوريزيستيفية، السعوية، الكهرضغطية ذاتية التشغيل، والآليات البصرية (الشكل 2). كل نهج يقدم مزايا مميزة في الحساسية، النطاق الديناميكي، واستهلاك الطاقة.

الاستشعار البيزوريزيستيفي والسعوية: تغير حساسات بيزوريزيستيفي (الشكل 2A) مقاومتها عندما يغير التشوه شبكة التوصيل لفيلم الاستشعار. هي بسيطة في التصنيع، ومتوافقة بشدة مع الركائز المرنة، وتوفر نطاق قياس واسع. تشمل المواد النموذجية المركبات القائمة على الكربون والبوليمرات الموصلة (موصلات). أما الحساسات السعوية، فهي تعتمد على التغيرات في السعة C=εA/d الناتجة عن التشوه الميكانيكي لطبقة عازلة. تتميز بثبات عالي وضوضاء منخفضة وهي مناسبة جدا للتصوير اللمسي. أظهر جيون وآخرون جلد E متعدد الوسائط يجمع بين العناصر البيزوريزيستية والسعوية لاستشعار الضغط ودرجة الحرارة في آن واحد مع تداخل طفيف.

الآليات ذاتية التشغيل: المحولات الكهربائية (الشكل 2B) والكهرضغطية (الشكل 2C) تولد إشارات كهربائية مباشرة من الحركة الميكانيكية. تنتج الأفلام الكهروضغطية فصل الشحنة تحت الإجهاد، بينما تولد الطبقات التربيوالكهربائية فروق الجهد من خلال كهربة التلامس. هذه الآليات ذاتية التشغيل فعالة في التحفيز الديناميكي مثل الاهتزاز والانزلاق. طور وانغ وآخرون نظاما روبوتيا حسيا يعتمد على واجهة تريبوكهربائية قادرة على إدراك تفاعلات السوائل بدقة زمنية عالية. على الرغم من أنها أقل ملاءمة للضغوط الساكنة بسبب تسرب الشحنة، فإن دمجها مع طبقات بيزوريزيستيف أو سعوية يمكن الاستشعار متعدد الوسائط التكاملي.

آليات بصرية وآليات ناشئة أخرى: يحول الاستشعار البصري (الشكل 2D) التشوه الميكانيكي إلى تغيرات في شدة الضوء أو التداخل داخل الأدلة الموجية أو التجاويفات الدقيقة. يوفر حساسية فائقة ومناعة ضد الضوضاء الكهرومغناطيسية، لكنه يتطلب محاذاة دقيقة16. كما يتم استكشاف طرق أخرى - بما في ذلك المغناطيسي17،و18 الحراري الكهربائي، والطرق القائمة على الممانعة19 - لتوسيع وظائف E-skin.

نحو التكامل متعدد الوسائط: تدمج أنظمة الجلد الإلكتروني الحديثة بشكل متزايد آليات متعددة لاكتشاف وتمييز المحفزات المختلفة. حقق لي وآخرون اكتشاف الضغط ودرجة الحرارة والانزلاق في الوقت الحقيقي من خلال مصفوفات حساسات متكاملة ودوائر معالجة مدمجة. تطور هذه البنى الهجينة E-skin من الاستشعار السلبي إلى الإدراك النشط، مما يضع الأساس للتكامل على مستوى النظام الذي سيتم مناقشته في القسم التالي.

تكامل النظام واكتساب الإشارة

يعتمد أداء نظام E-skin ليس فقط على خصائص عناصر الاستشعار الخاصة به، بل أيضا على كيفية اكتساب ومعالجة وإرسال الإشارات من تلك الحساسات. يربط التكامل على مستوى النظام طبقة الاستشعار بالإلكترونيات المدمجة، مما يشكل منصة إدراك لمسية موحدة قادرة على الاستجابة في الوقت الحقيقي. يوضح الشكل 3 بنية نظام تمثيلية تشمل مصفوفات الحساسات، وإلكترونيات القراءة، ووحدات جمع البيانات، ووحدات الاتصال.

الهندسة المعمارية وتصميم الأجهزة: عادة ما تنظم معماريات E-skin الحديثة في هيكل معياري يتكون من ثلاثة أنظمة فرعية للأجهزة: مصفوفة المستشعرات، دوائر القراءة والتعدد الإرسال (multiplexing)، ووحدة التحكم أو وحدة المعالجة المدمجة. هذا التكوين الهرمي يوازن بين الدقة المكانية وقابلية التوسع للنظام. في معظم التطبيقات، ترتب مصفوفات المستشعرات ذات المساحة الكبيرة في شكل مصفوفة، حيث تتوافق كل عقدة مع عنصر استشعار فردي. لتقليل تعقيد الأسلاك والتداخل بين التوصيلات، تستخدم استراتيجيات التقسيم الزمني (TDM) أو مسح الأعمدة الصفية. تشمل دائرة القراءة مطابقة المعاوقة، وتضخيم الضوضاء المنخفضة، والترشيح، والتحويل من التناظرية إلى الرقمية (ADC). أكد تاكي وآخرون أن دمج مواد الاستشعار مع شرائح قراءة CMOS منخفضة الطاقة أمر بالغ الأهمية لتحقيق منصات E-skin المدمجة والفعالة. تدير وحدات التحكم الدقيقة المدمجة (MCUs) أو FPGA بعد ذلك اختيار القنوات، وتخزين البيانات، والمعالجة المسبقة. للحفاظ على المرونة، غالبا ما تركب شرائح السيليكون الصلبة على أجهزة تداخل ناعمة أو لوحات دوائر مطبوعة مرنة (FPCs). غالبا ما يتم دمج وحدات الاتصال اللاسلكي - مثل Bluetooth Low Energy (BLE) أو Wi-Fi - في التطبيقات القابلة للارتداء، في حين تعتمد المنصات الروبوتية غالبا الاتصال التسلسلي السلكي للتحكم في الوقت الحقيقي.

استراتيجيات اكتساب الإشارة: يجب أن يتعامل استحواذ الإشارة في أنظمة E-skin مع كثافة قنوات عالية، وسعة إشارة منخفضة، ونطاق ديناميكي واسع. عادة ما تكون الإشارات اللمسية من كل حساس في نطاق الملي فولت إلى الميكروفولت، مما يتطلب مضخمات تفاضلية عالية الكسب ودوائر كبح الضوضاء. تشمل الطرق الشائعة أخذ العينات المزدوجة المرتبطة (CDS)، والمضخمات المثبتة بالشوبر20,21، وطرق الكشف المتزامنة22 لتقليل الانحرافات وضوضاء 1/f. حللت فيتيكوفا وآخرون أطر جمع البيانات للأنظمة اللمسية القابلة للارتداء وأكدوا على المقايضة بين سرعة أخذ العينات وكفاءة الطاقة. تستخدم مداخل ADC متعددة القنوات مع المسح التسلسلي على نطاق واسع، لكنها تسبب تأخير أخذ عينات عبر المصفوفة. العينة المتوازية، رغم سرعتها، تزيد من متطلبات الطاقة ونقل البيانات. لذا، حظيت الحلول الهجينة التي تجمع بين الاستحواذ التسلسلي والمتوازي باهتمام للأنظمة القابلة للتوسع24.

دمج البيانات والإدراك الذكي: بعد الاستحواذ، يجب معالجة الإشارات اللمسية من أنظمة E-skin لاستخراج ميزات ذات معنى ودعم الإدراك الذكي. تعمل معالجة الإشارة كجسر بين إخراج المستشعر الخام والفهم الفيزيائي، مما يتيح كبت الضوضاء، واستخراج الميزات، ودمج البيانات متعددة الوسائط (الشكل 4).

المعالجة المسبقة واستخراج الميزات: غالبا ما تتشوه الإشارات الخام بسبب الانحراف، الانزاحات، أو التداخل الكهرومغناطيسي. عادة ما تستخدم التصحيح الأساسي، والترشيح التكيفي أو التمرير المنخفض، والتضخيم التفاضلي لتحسين نسبة الإشارة إلى الضوضاء. يحول استخراج الميزات اللاحق بيانات المجال الزمني إلى أوصاف مدمجة مثل السعة، المدة، ومعدل التغير - بينما تعيد المرشحات المكانية بناء الخرائط اللمسية عبر مصفوفات المستشعرات. تحليل مجال التردد باستخدام فورييه أو تحويلات المويجات يكشف أيضا عن معلومات الاهتزاز والنسيج.

الاندماج والتفسير متعدد الوسائط: في أنظمة الجلد الإلكتروني متعددة الوسائط، يتم دمج إشارات من حساسات الضغط أو الإجهاد أو درجة الحرارة أو الاهتزاز لتشكيل تمثيلات حسية موحدة. يحسن الاندماج على مستوى البيانات ومستوى الميزات المتانة، بينما يدمج الدمج على مستوى القرار نتائج عدة مصنفات. أظهرت الدراسات الحديثة أن خوارزميات التعلم الآلي - بما في ذلك تحليل المكونات الرئيسية والشبكات العصبية الالفافية - يمكن أن تعزز التعرف على الأحداث اللمسية25. علاوة على ذلك، تم استكشاف أطر اندماج متعددة الوسائط تجمع بين البيانات اللمسية والحسية الشخصية لتحسين دقة التصنيف26.

نحو الإدراك الذكي: عند مستويات التجريد الأعلى، تفسر بيانات الجلد الإلكتروني لاستنتاج خصائص الكائنات، وحالات التلامس، ونية التفاعل. تصنف نماذج التعرف على الأنماط والانحدار الأحداث اللمسية مثل الإمساك أو الانزلاق أو النسيج، بينما يكشف التجميع والتحليل الزماني والمكاني عن علاقات خفية بين الإشارات الموزعة27. إن دمج التفكير القائم على الذكاء الاصطناعي يتيح إدراكا واعيا للسياق وتغذية راجعة فورية للروبوتات والرعاية الصحية القابلة للارتداء.

باختصار، تحويل معالجة الإشارات وتفسير البيانات المعلومات اللمسية الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ. تدفع التطورات في التصفية التكيفية، والاندماج متعدد الوسائط، والنمذجة المعتمدة على البيانات أنظمة E-skin نحو دقة إدراكية واستقلالية أعلى.

التطبيقات والعروض

وجدت الأنظمة اللمسية المرنة تطبيقات في مجالات متنوعة، بدءا من التلاعب بالروبوتات إلى الرعاية الصحية القابلة للارتداء والتفاعل بين الإنسان والآلة. تظهر هذه التقنيات كيف يمكن للاستشعار متعدد الوسائط، والمواد المتوافقة، والإلكترونيات المدمجة أن تتقارب لتشكيل واجهات ذكية قادرة على تغذية راجعة في الوقت الحقيقي والتحكم التكيفي (الشكل 5).

التلاعب والقبض الروبوتي: في مجال الروبوتات، توفر الأنظمة اللمسية المرنة تغذية راجعة أساسية للتلاعب الآمن والمهارة. من خلال دمج الاستشعار السعوي والحراري والاهتزازي، تمكن هذه الأنظمة من الإمساك التكيفي وتعديل القوة في الوقت الحقيقي عند التعامل مع الأجسام الحساسة. كما تسهل هذه التغذية الراجعة اللمسية اكتشاف الحواف، وتقدير الوضعية، والتحكم في الامتثال، مما يعزز بشكل كبير التعاون بين الإنسان والروبوت28.

المراقبة القابلة للارتداء والرعاية الصحية: بالنسبة للتطبيقات الصحية القابلة للارتداء، تتيح رقع الاستشعار المرنة المراقبة الفسيولوجية المستمرة أثناء النشاط اليومي. لقد وسع التقدم الأخير في أجهزة الاستشعار الحيوية المرنة والقابلة للارتداء بشكل كبير نطاق المراقبة الصحية المستمرة. لخصسونغ وآخرون التطورات في منصات الاستشعار الناعمة التوافقية مع الجلد القادرة على الكشف في الوقت الحقيقي عن الإشارات الفسيولوجية من سوائل الجسم والعلامات الحيوية. تجمع هذه المستشعرات الحيوية بين المرونة العالية، واستهلاك الطاقة المنخفض، والتوافق الحيوي، مما يوفر تشغيلا موثوقا على المدى الطويل للتطبيقات في الطب الشخصي والرعاية الصحية الوقائية. تم استكشاف أنظمة مماثلة لتحليل المشي، ومراقبة تنشيط العضلات، وردود الفعل على إعادة التأهيل30,31.

التفاعل بين الإنسان والآلة والأنظمة المساعدة: تستخدم بشكل متزايد الإلكترونيات اللمسية الناعمة المستوحاة من الجلد لتمكين التواصل الحدسي بين البشر والآلات. من خلال ترجمة الإشارات الميكانيكية أو الفسيولوجية إلى استجابات كهربائية قابلة للتفسير، توفر هذه الأنظمة المرنة واجهات طبيعية للتحكم الروبوتي والتقنيات المساعدة. طور ليو وآخرون منصة إلكترونية لاسلكية تعمل كواجهة ثنائية الاتجاه بين الإنسان والآلة، مما يسمح بالتحكم القائم على الإيماءات في الأجهزة الروبوتية وإرسال تغذية راجعة للمستخدم من خلال أجهزة استشعار ومشغلات مدمجة. وقد وسعت التطورات التكميلية في الجلد الإلكتروني القابل للارتداء لمراقبة الصحة دورها المساعد للمرضى وكبار السن. لخص صن وآخرون كيف تساهم شبكات الاستشعار الحيوي القابلة للتوافق وتفسير البيانات التكيفية في الدعم الصحي المستمر وردود فعل التأهيل. تظهر هذه الدراسات معا كيف تعزز الإلكترونيات اللمسية الإدراك والتواصل والمساعدة في الأنظمة التفاعلية من الجيل القادم.

عرض توضيحي باستخدام منصة اكتساب لمسي متكاملة ب 36 قناة: لتوضيح التكامل العملي للنظام، يتم تقديم منصة اكتساب لمسي ب36 قناة طورها المؤلفون كعرض تمثيلي34. تدمج المنصة مصفوفة استشعار مرنة مع لوحة اقتناء مخصصة تحتوي على مضخمات صوت منخفضة، ومضخمات تناظرية، ومدرج ADC بطول 14 بت. يدير المتحكم الدقيق مزامنة البيانات والاتصال عبر USB أو Bluetooth Low Energy، بينما يتحكم CPLD المدمج في التوقيت والتخزين المؤقت. بدلا من معدل ثابت واحد، يقوم النظام بثلاث تدفقات أخذ عينات متزامنة - 2 كيلوهرتز للإشارات الصوتية، و1 كيلوهرتز لإشارات التسارع واللمس، و100 هرتز لدرجة الحرارة والضوء - بحيث يتم أخذ عينات من كل طريقة استشعار بمعدل مناسب، مما يحسن كفاءة عرض النطاق الترددي دون التضحية بالأداء الإدراكي. يتم عرض البيانات الفورية وتحليلها على الحاسوب المضيف، مما يثبت إدراكا لمسيا قابلا للتوسع مناسبا لكل من المنصات الروبوتية والقابلة للارتداء.

باختصار، تظهر المجالات الأربعة للتطبيقات مدى مرونة الإلكترونيات اللمسية التي تحول الاستشعار إلى إدراك. من التلاعب بالروبوتات إلى أنظمة الصحة القابلة للارتداء والتفاعلية، يتيح دمج الحساسات متعددة الوسائط، والاكتساب التكيفي، والمعالجة الذكية واجهات لمسية فعالة ومتجاوبة، مما يمهد الطريق لمنصات e-skin ذاتية التحمل وتكيف مع البشر.

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

الاستنتاجات

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

على الرغم من التقدم السريع في المواد وتكامل النظام وتفسير البيانات، لا تزال تقنيات الجلد الإلكتروني (E-skin) تواجه عدة عوائق قبل تحقيق النشر العملي على نطاق واسع. هناك حاجة إلى تحسينات في الموثوقية الميكانيكية، وقابلية التوسع، والاستقلالية الذكية لتحقيق منصات إلكترونية مدركة حقا. يعتمد الجلد الإلكتروني على مواد مرنة وقابلة للتمدد يمكنها الحفاظ على الحساسية تحت التشوه المستمر؛ ومع ذلك، لا تزال الإرهاق الميكانيكي طويل الأمد، وتدهور البيئة، والانحراف الأساسي دون حل. تحقيق التوحيد والتكرار ف...

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

الإفصاحات

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

يعلن المؤلفون أنه لا توجد مصالح متضاربة.

المراجع

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Yang, J. C., et al. Electronic skin: Recent progress and future prospects for skin-attachable devices for health monitoring, robotics, and prosthetics. Adv Mater. 31 (48), e1904765(2019).
  2. Liu, X. The more and less of electronic-skin sensors. Science. 370 (6519), 910-911 (2020).
  3. Kim, J. O., et al. Highly ordered 3d microstructure-based electronic skin capable of differentiating pressure, temperature, and proximity. ACS Appl Mater Interf. 11 (1), 1503-1511 (2019).
  4. Yuan, Z., Shen, G. Materials and device architecture towards a multimodal electronic skin. Mater Today. 64, 165-179 (2023).
  5. Zhao, D., et al. Flexible sensors based on conductive polymer composites. Sensors. 24, 4664(2024).
  6. Cao, H. L., Cai, S. Q. Recent advances in electronic skins: Material progress and applications. Front Bioeng Biotechnol. 10, 1083579(2022).
  7. Wu, S., et al. Recent advances in multimodal skin-like wearable sensors. Appl Phys Rev. 11 (4), 041301(2024).
  8. 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).
  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. Wang, Y., et al. Human-inspired robotic tactile perception for fluid. IEEE Sensors J. 24, 23336-23348 (2024).
  11. Oh, H. S., Lee, C. H., Kim, N. K., An, T., Kim, G. H. Review: Sensors for biosignal/health monitoring in electronic skin. Polymers (Basel). 13 (15), 2521(2021).
  12. Mousavi, A., Rahimnejad, M., Azimzadeh, M., Akbari, M., Savoji, H. Recent advances in smart wearable sensors as electronic skin. J Mater Chem B. 11 (43), 10332-10354 (2023).
  13. Alshaibani, F., Grau, V., Bergmann, J. Assessing the accuracy of human-inspired electronic skin: A systematic review. Biosensors Bioelect X. 22, 100553(2025).
  14. Takei, K., Gao, W., Wang, C., Javey, A. Physical and chemical sensing with electronic skin. Proc IEEE. 107 (10), 2155-2167 (2019).
  15. Versatility of low-resolution tactile sensing for edge and pose detection. Shepherd, D. R., Husbands, P., Philippides, A., Johnson, C. 2024 5th Int Conf Artif Intell Robotics Control (AIRC), , 7-12 (2024).
  16. Wang, S., et al. Skin-inspired tactile sensor based on gradient pore structure enable broad range response and ultrahigh pressure resolution. Chem Eng J. 443, 136446(2022).
  17. Mohammadi, A., Xu, Y., Tan, Y., Choong, P., Oetomo, D. Magnetic-based soft tactile sensors with deformable continuous force transfer medium for resolving contact locations in robotic grasping and manipulation. Sensors. 19 (22), 4925(2019).
  18. Kim, M. H., et al. Thermoelectric energy harvesting electronic skin (e-skin) patch with reconfigurable carbon nanotube clays. Nano Energy. 87, 106156(2021).
  19. Jiang, Z., et al. Electrical impedance tomography-based electronic skin for multi-touch tactile sensing using hydrogel material and fista algorithm. Sensors. 24 (18), 5985(2024).
  20. Kouhalvandi, L., Matekovits, L., Peter, I. Amplifiers in biomedical engineering: A review from application perspectives. Sensors. 23 (4), 2277(2023).
  21. Huang, Y. K., Rodriguez, S. Noise analysis and design methodology of chopper amplifiers with analog dc-servo loop for biopotential acquisition applications. IEEE Trans Very Large Scale Integrat (VLSI) Syst. , 1-13 (2023).
  22. Kiely, R. Understanding and eliminating 1/f noise. Analog Dialogue. , https://www.analog.com/analog-dialogue/articles/understanding-and-eliminating-1-f-noise.html (2019).
  23. Viteckova, S., et al. Waveform skewness: Parameter for timed up & go turn assessment. Biomed Signal Proc Control. 52, 347-352 (2019).
  24. Chen, D., et al. A survey on analog-to-digital converter integrated circuits for miniaturized high resolution ultrasonic imaging system. Micromachines. 13 (1), 114(2022).
  25. Xie, Y., et al. Deep learning-assisted object recognition with hybrid triboelectric-capacitive tactile sensor. Microsys Nanoeng. 10 (1), 165(2024).
  26. Ding, Z., Chen, G., Wang, Z., Sun, L. Adaptive visual-tactile fusion recognition for robotic operation of multi-material system. Front Neurorobot. 17, 1181383(2023).
  27. Chen, L., Zhu, Y., Li, M. Tactile-gat: Tactile graph attention networks for robot tactile perception classification. Sci Rep. 14 (1), 27543(2024).
  28. Sarwar, M. S., et al. press and stroke: A soft capacitive sensor skin. Sci Rep. 13 (1), 17390(2023).
  29. Song, Z., et al. Flexible and wearable biosensors for monitoring health conditions. Biosensors. 13 (6), 630(2023).
  30. Zhang, Q., et al. Wearable triboelectric sensors enabled gait analysis and waist motion capture for iot-based smart healthcare applications. Adv Sci. 9 (4), 2103694(2021).
  31. Huang, X., Xue, Y., Ren, S., Wang, F. Sensor-based wearable systems for monitoring human motion and posture: A review. Sensors. 23 (22), 9047(2023).
  32. Liu, Y., et al. Electronic skin as wireless human-machine interfaces for robotic vr. Sci Adv. 8 (2), eabl6700(2022).
  33. Sun, X., et al. E-skin and its advanced applications in ubiquitous health monitoring. Biomedicines. 12 (10), 2307(2024).
  34. A flexible multi-channel and multimodal sensor data acquisition system. China National Intellectual Property Administration patent. , (2025).

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

Multimodal SensingTactile SensingFlexible ElectronicsSystem IntegrationHybrid Frequency SamplingWearable SensorsRobotic SkinReal Time Recognition

مقالات ذات صلة