Articolo metodologico

Progettazione e caratterizzazione di una skin elettronica multimodale flessibile con acquisizione dati basata su CPLD per intensità tattile e riconoscimento dei gesti

DOI:

10.3791/70096

⸱

27 gennaio 2026

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

In questo articolo

Sommario

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

Questo protocollo descrive la fabbricazione e il funzionamento di un sistema di pelle elettronica flessibile e multimodale. Utilizza un backend basato su CPLD per ottenere un'acquisizione sincronizzata e ibrida di dati da 36 canali sensori, consentendo l'analisi quantitativa di gesti tattili complessi per percezione robotica avanzata e interazione uomo-robot.

Abstract

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Questo lavoro presenta la progettazione e la caratterizzazione di una piattaforma elettronica multimodale flessibile (e-skin) che supporta il rilevamento tattile ad alta risoluzione e il riconoscimento dei gesti tramite un sistema di acquisizione dati basato su CPLD. Il sistema integra un'architettura di campionamento ibrido a frequenza a 36 canali e 14 bit (2 kHz, 1 kHz, 100 Hz), con supporto hardware per pressione, accelerazione, luce, temperatura e segnali ambientali. Un substrato FPC flessibile consente l'integrazione conforme su superfici robotiche curve mantenendo la stabilità meccanica. Per dimostrare la capacità di percezione tattile, questo studio si concentra sul canale di rilevamento della pressione, che funge da modalità principale per la stima della forza di contatto e la dinamica dei gesti. Sono state analizzate quattro interazioni umane rappresentative: tocco delicato, tocco, pizzicamento leggero e pizzicamento forte. Sono state introdotte due metriche adimensionali, la squilibratura equivalente della forma d'onda e il carico equivalente, per distinguere le categorie di intensità della forza e gesto. I risultati sperimentali mostrano che il sistema raggiunge una chiara separazione dei gesti e una risposta viscoelastica simile alla pelle, con un tempo medio di scarica di 0,4 s ± 0,2 s. È supportata la trasmissione dati wireless in tempo reale a 1,5 Mbps, e il design modulare fornisce una base scalabile per l'integrazione futura di ulteriori modalità. Questo lavoro stabilisce un quadro hardware per l'interazione tattile umano-robot basata su forza e gesto, con capacità estensibile per sistemi percettivi multimodali.

Introduzione

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Il rilevamento tattile è stato ampiamente studiato per la percezionerobotica 1,2, tuttavia la maggior parte dei sistemi elettronici della pelle (e-skin) si basa ancora su configurazioni monomodali a bassa densità che possono limitare l'interpretazione del contatto umano complesso. Nonostante i notevoli progressi nei materiali tattili flessibili e nelle architetturedei dispositivi 3, l'integrazione a livello di sistema del sensore tattile multimodale e multicanale con acquisizione in tempo reale ad alta precisione presenta sfide tecnichecontinue 4. Di conseguenza, questioni chiave come la sincronizzazione del segnale, il coordinamento temporale e l'ottimizzazione del throughput dei dati richiedono un trattamento sistematico in sistemi tattili su larga scala o ad alto numero dicanali 5. Per soddisfare questi requisiti, è necessaria un'architettura front-end ad alta larghezza di banda in grado di gestire flussi di dati multicanale sincronizzati, preservare l'integrità del segnale e supportare la caratterizzazione quantitativa di gesti e forze 6,7,8.

I sistemi multimodali e-skin sono emersi come uno sviluppo significativo per consentire alle piattaforme robotiche di emulare le complesse capacità di rilevamento tattile della pelle umana. I sensori tradizionali monomodali, che rilevano solo pressione o temperatura normale, potrebbero non catturare appieno la natura complessa e dinamica delle interazioni tattili nel mondo reale. Al contrario, i sistemi multimodali ispirati all'uomo sono progettati per rilevare in tempo reale molteplici tipi di stimoli tattili, inclusi forze di taglio, vibrazioni e segnali termici. Ad esempio, Lee et al. hanno sviluppato un sistema di percezione tattile bioispirato capace di rilevamento in tempo reale attraverso quattro distinti canali sensoriali, che ha migliorato il riconoscimento di texture, modalità di contatto e stati di interazionecon oggetti 9.

I recenti progressi nell'elettronica flessibile hanno ulteriormente ampliato gli orizzonti di questi sistemi multimodali, in particolare attraverso lo sviluppo di una pelle elettronica sofisticata (e-skin) che imita la conformità meccanica e l'elevata sensibilità dei tessuti biologici. Ad esempio, l'esplorazione di materiali attivi innovativi e di design strutturali gerarchici ha portato a piattaforme e-skin di nuova generazione con sensibilità tattile senza precedenti emultifunzionalità. Oltre all'innovazione nei materiali, la transizione verso applicazioni su larga scala richiede tecniche di fabbricazione robuste e scalabili. L'elettronica stampata è emersa come una soluzione fondamentale, permettendo l'integrazione precisa ed economica di array di sensori ad alta densità su diversi substrati elastomerici, mantenendo al contempo le prestazionidel dispositivo 11.

Per garantire l'affidabilità di questi sistemi in scenari pratici, i ricercatori si concentrano sempre più sull'ottimizzazione delle proprietà elettromeccaniche e dei meccanismi di rilevamento dei sensori flessibili per mitigare la diafonia del segnale e le interferenzeambientali 12. In definitiva, il paradigma attuale nel settore sta passando dai componenti di rilevamento isolati a piattaforme completamente integrate, intelligenti e flessibili che sinergizzano materiali avanzati con framework di elaborazione del segnalead alta efficienza 13.

Tuttavia, integrare molteplici modalità di rilevamento in un array unificato presenta sfide sostanziali nell'accoppiamento del segnale, nella sincronizzazione e nell'interpretazione dei dati. Kong et al. hanno evidenziato la necessità di strategie robuste di integrazione e deaccoppiamento negli array di sensori multimodali ad alta densità per garantire un'accurata isolazione del segnale e minimizzare ladiafonia 14. Inoltre, il comportamento meccanico del substrato morbido influenza significativamente la fedeltà del segnale. Mu et al. hanno dimostrato che la natura viscoelastica dei compositi polimerici conduttivi poteva indurre deriva del segnale e isteresi, sottolineando il ruolo della modellazione dei materiali e delle strategie di compensazione a livello di sistema nelle piattaforme di rilevamento multimodali 15. Collettivamente, questi risultati suggeriscono che sviluppare sistemi e-skin multimodali ad alta larghezza di banda, consapevoli della viscoelasticità e disaccoppiati sia essenziale per promuovere la percezione tattile intelligente nella robotica e nelle interfacceuomo-macchina 16 .

Per garantire l'acquisizione in tempo reale di segnali tattili multicanale con latenza minima e alta integrità del segnale, è stato adottato un complesso framework di acquisizione basato su dispositivi logici programmabili (CPLD). Studi precedenti hanno dimostrato che i CPLD sono adatti alla gestione di pipeline dati ad alta velocità e flussi di segnali critici dal punto di vista temporale nei sistemisensori 17,18.

Rispetto alle tradizionali architetture di acquisizione dati, questo approccio ibrido sincronizzato basato su CPLD offre diversi vantaggi distinti. Sebbene i sistemi basati su unità microcontrollori (MCU) spesso si basino su sincronizzazione a livello software o interrogatori sequenziali, sono soggetti a jitter temporale non deterministico e latenza di interruzione, che possono compromettere l'allineamento della fase del segnale su conteggi di canaleelevati 19. Al contrario, l'architettura basata su logica hardware di un CPLD garantisce un'esecuzione rigorosamente parallela e una temporizzazione deterministica a livello di nanosecondi per tutti e 36 i canali. Inoltre, mentre le matrici di gate programmabili sul campo (FPGA) offrono una maggiore potenza di calcolo, le CPLD offrono una soluzione più economica ed efficiente dal punto di vista energetico per la profondità logica richiesta nelle macchine a stati ibride a frequenza, facilitando la stabilità a lungo termine nelle applicazioni indossabili con e-skin. Inoltre, a differenza dei metodi di multiplexing a canale inferiore che sacrificano la larghezza di banda di campionamento efficace per canale, l'architettura sincronizzata proposta mantiene una velocità costante di 2 kHz per le modalità tattili, superando i colli di bottiglia della fusione eterogenea dei dati identificati nella letteraturarecente 19.

Questo studio presenta una pelle elettronica multimodale flessibile integrata con un sistema di acquisizione basato su CPLD. Il sistema supporta 36 canali di campionamento ibrido a frequenza a 14 bit, operando a 2 kHz per canali tattili dinamici e a 100 Hz per le modalità ausiliarie, inclusi sensori di accelerazione, temperatura, umidità, illuminazione e sonoro (Figura 1). Il sistema integra questi sensori eterogenei su un substrato flessibile a circuito stampato (FPC), garantendo sia adattabilità meccanica che stabilità elettrica. È stato adottato uno strato di incapsulamento viscoelasticoconforme 15, segmentato in piccole unità rettangolari, per migliorare l'adattabilità locale alla deformazione e la stabilità del contatto durante le interazioni tattili.

Per quanto riguarda l'idoneità pratica, l'architettura di campionamento parallelo ad alta velocità è ottimizzata per catturare eventi tattili rapidi e impulsivi come il tapping o lo scivolamento delle texture all'interno di un ambiente di laboratorio controllato. Tuttavia, i vincoli operativi includono la potenziale degradazione della fedeltà del segnale dovuta alla deriva viscoelastica e all'isteresi del substrato morbido, che richiede calibrazioni periodiche o compensazioni basate su software. Inoltre, sebbene il sistema sia scalabile a un numero di canali più elevato, l'implementazione attuale è limitata dalla larghezza di banda della trasmissione wireless per la visualizzazione in tempo reale.

Il CPLD gestisce l'acquisizione multicanale sincronizzata e la trasmissione di dati wireless, garantendo prestazioni stabili in tempo reale. Questo approccio consente la raccolta multimodale ad alta densità di segnali e fornisce una base hardware scalabile per la percezione tattile robotica. Per valutare la discriminazione tattile, sono stati analizzati sperimentalmente quattro gesti rappresentativi: tocco delicato, tocco, pizzicamento leggero e pizzicamento forte.

Questo lavoro si concentra sulla dimostrazione della fattibilità e dell'integrità del segnale dell'architettura multimodale e-skin ad alta larghezza di banda. Il rilevamento della pressione è realizzato utilizzando un meccanismo piezoresistivo basato su materiale viscoelastico di rilevamento, un composito polimerico conduttivo caratterizzato da una resistività di volume di <500 Ωcm. In questa configurazione, la pressione meccanica modifica la resistenza di contatto all'interno del materiale, che viene successivamente catturata dal sistema di acquisizione. Sono stati selezionati i canali di pressione come modalità rappresentativa per validare l'acquisizione in tempo reale e la qualità dei dati. Sebbene il sistema supporti ulteriori modalità come accelerazione e temperatura, la loro implementazione e analisi sono riservate a studi specifici per applicazioni future.

Per affrontare le sfide dell'acquisizione di dati tattili ad alta densità, questo lavoro utilizza un'architettura hardware basata su CPLD integrata con un modulo Wi-Fi 6. Come mostrato nella Figura 2, il sistema è progettato per gestire 36 canali con risoluzione a 14 bit a una frequenza di campionamento ad alta velocità di 2 kHz, generando una velocità di trasmissione dati grezze di circa 1,01 Mbps. Sfruttando il protocollo 802.11ax, la piattaforma raggiunge una velocità di trasmissione stabile ed efficace di 1,5 Mbps, mantenendo un tasso di perdita di pacchetti inferiore allo 0,2% negli ambienti di laboratorio tipici. Questo approccio basato sulla logica hardware elimina il jitter temporale non deterministico e la latenza di interruzione comuni nelle architetture tradizionali basate su MCU, offrendo al contempo un'alternativa più efficiente dal punto di vista energetico ed economica rispetto alle soluzioni basate su FPGA. Una pipeline dati così robusta garantisce la sincronizzazione precisa in tempo reale e l'integrità del segnale necessarie per il riconoscimento di gesti complessi e il rilevamento tattile multimodale.

Furono definiti due indicatori adimensionali: asimetria equivalente della forma d'onda (EWS) e carico equivalente (EL). L'EWS quantifica l'asimmetria temporale della forma d'onda della risposta tattile, mentre l'EL rappresenta l'intensità complessiva della forza integrata durante la durata del contatto. L'analisi di questi indicatori ha rivelato firme meccaniche distinte per ogni gesto, con un tempo medio di scarico di 0,4 s ± 0,2 s, suggerendo che la risposta viscoelastica del substrato contribuisce alle caratteristiche temporali catturate dal sistema.

Questi risultati dimostrano la fattibilità di un'intensità tattile accurata e del riconoscimento dei gesti tramite acquisizione sincronizzata e multimodale. Il sistema proposto fornisce quindi una piattaforma funzionale di front-end per l'analisi tattile quantitativa e stabilisce una base per futuri sviluppi nell'interazione affettiva o emotiva tra uomo-robot.

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Protocollo

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Tutte le procedure sperimentali descritte in questo documento erano non invasive e non coinvolgevano soggetti clinici animali o umani; pertanto, non era richiesta alcuna approvazione etica per questo studio. I reagenti e le attrezzature utilizzate sono elencati nella Tabella dei Materiali.

1. Fabbricazione di sensori

  1. Preparazione e integrazione del sensore viscoelastico
    1. Segna le dimensioni del bersaglio [ad esempio, 5 mm x 5 mm] sul materiale viscoselastico con un righello di precisione e un pennarello permanente a punta fine per garantire l'accuratezza dimensionale. Taglia il materiale lungo le linee segnate usando forbici affilate e a punta fine. Esegui i tagli in un unico movimento continuo dove possibile per garantire bordi puliti e minimizzare deformazioni meccaniche o sfilacciamenti ai bordi.
    2. Pulire i pad montati in superficie del Circuito Stampato Flessibile (FPC) usando [ad esempio, alcol isopropilico e una salvietta senza pelucchi] per rimuovere i contaminanti e garantire un'adesione ottimale (Figura 1).
    3. Attacca i pezzi di materiale viscoelastico ai pad di supporto superficiali del FPC utilizzando un adesivo conduttivo.
    4. Applica uno strato sottile di resina polimerizzabile ai raggi UV attorno alla base del materiale rilevante per incapsulare la giunzione adesiva. Polimerizzare la resina utilizzando una sorgente di luce UV a 365 nm di lunghezza d'onda con un'intensità di 100 mW/cm² per 5 minuti.
    5. Verifica la continuità elettrica del sensore assemblato utilizzando un multimetro digitale.
      NOTA: I valori di resistenza dovrebbero collocarsi nell'intervallo da 5 kΩ a 20 kΩ in condizioni di carico zero.
    6. Applicare pressione esterna e misurare la corrispondente variazione della resistenza per caratterizzare le proprietà sensibili alla pressione del dispositivo assemblato.

2. Implementazione del consiglio di acquisizione dati

  1. Configurazione del sistema di acquisizione dati multi-rate
    1. Integrare il front-end analogico e i circuiti di conversione dati su un unico substrato FPC flessibile (Figura 3).
    2. Utilizzare cinque interruttori analogici a 8 canali (Figura 4A) per la selezione dei canali del sensore. Collega questi con tre convertitori analogico-digitali (ADC) paralleli a 14 bit (Successive Approximation Register) a 14 bit (Figura 4B) per la digitalizzazione del segnale.
    3. Collega l'ADC e la rete di commutatori a un Dispositivo Logico Programmabile Complesso (CPLD) per gestire l'indirizzamento del canale, il controllo del timing e la sincronizzazione.
    4. Collega in modo sicuro il sensore FPC alla scheda di acquisizione usando un connettore FPC a 40 pin. Assicurarsi che il meccanismo di bloccaggio sia completamente attivato per prevenire instabilità del segnale.
  2. Controllo di sistema basato su CPLD e gestione dei dati
    1. Programmare la logica CPLD per guidare sincronamente tutti gli ADC generando segnali temporali precisi secondo gli intervalli di campionamento richiesti.
    2. Configurare le porte logiche interne del CPLD per coordinare la commutazione di canale ad alta velocità e unire i flussi dati paralleli dai tre ADC in un pacchetto dati unificato.
    3. Trasmettere i dati uniti tramite un'interfaccia seriale a una velocità di 1,5 Mbps su un modulo Wi-Fi per una comunicazione wireless in tempo reale con un computer ospite.
  3. Interfacciamento ADC per campionamento ibrido in frequenza
    1. Controlla ciascuno dei tre ADC SAR indipendenti a 14 bit tramite un'interfaccia seriale dedicata a 3 fili composta da linee Chip Select (CS#), Serial Clock (SCLK) e Serial Data (SDATA) gestite dal CPLD.
    2. Implementare divisori di clock specifici per canale all'interno dell'architettura CPLD per generare le frequenze di campionamento distinte richieste per le modalità da 2 kHz, 1 kHz e 100 Hz (Figura 5).
    3. Memorizza ogni frame campionato in un buffer temporaneo rispetto a un riferimento comune alla base temporale. Dichiarare un segnale di validità dei dati one-shot all'interno della logica per segnalare che i dati sono pronti per la trasmissione a valle.
  4. Implementazione della sincronizzazione del campionamento basata su segmenti temporali
    1. Definisci un frame di campionamento globale di 10 ms nel CPLD come periodo base di scheduling e dividilo in dieci fette di tempo uniformi da 1 ms.
    2. Assegnare uno o più intervalli temporali fissi all'interno di questo frame da 10 ms a ciascuno dei 36 canali sensori in base alla frequenza di campionamento designata.
    3. Monitorare lo schema di scheduling deterministico per mantenere un allineamento di fase rigoroso su tutti i gruppi e i frame ADC, garantendo l'acquisizione di dati ibridi a frequenza sincrona.

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Risultati

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Questo protocollo consente la caratterizzazione quantitativa e la differenziazione di gesti tattili distinti applicati alla pelle elettronica (e-skin). Fissa il campione di e-skin sulla piattaforma di test. Un singolo operatore esegue quindi quattro azioni tattili definite: tocco delicato, tocco, pizzicamento leggero e pizzicamento forte, secondo i parametri elencati nella Tabella 1. Il gesto del "tocco delicato" consisteva nel posizionare ripetutamente un dito leggermente su una singola unità e-skin per...

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Discussione

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Il meccanismo di rilevamento della e-skin è fondamentalmente radicato nelle proprietà viscoelastiche del suo polimerocostituente 6,15. Questo materiale presenta sia deformazione elastica che flusso viscoso quando sottoposto a una forza esterna. La componente viscosa introduce una latenza caratteristica nel recupero del materiale; cioè, non ritorna istantaneamente allo stato originale al momento della rimozione della forza, ma richiede invece un periodo finito per...

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Dichiarazioni

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Gli autori non hanno interessi conflittuali.

Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo
NomeAziendaNumero di catalogoCommenti
Scheda a circuito stampato flessibileJLCPCBQualsiasiUtilizzato per ottenere dati di pressione
Interruttori analogici  TITMUX1108PWR Utilizzato per selezionare diversi canali
Convertitore da analogico a digitaleDispositivi analogiciAD7940BRMZ-BOBINA7Converti segnali analogici in segnali digitali
CPLDIntelMAX 10M02Unità di elaborazione dati
OscilloscopioTektronixTBS2000Questo oscilloscopio viene utilizzato per misurare le forme d'onda del segnale.
Quartus IIIntelQualsiasiIDE di programmazione per CPLD
Materiale viscoelastico rilevanteQualsiasiQualsiasiQuesto materiale viene utilizzato per generare segnali di pressione.
Modulo Wi-Fi 6 AI-THINKERAD-M62-CBSModulo di trasmissione dati

Riferimenti

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  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).

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