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分层可拉伸和刚性材料并结合机器学习可提高可穿戴设备的准确性

导读 横滨国立大学的研究人员开发出一种可伸缩的高精度测量可穿戴设备,该设备将柔软的聚合物材料与刚性的电子元件结合在一起。即使设备伸展至其...

横滨国立大学的研究人员开发出一种可伸缩的高精度测量可穿戴设备,该设备将柔软的聚合物材料与刚性的电子元件结合在一起。即使设备伸展至其长度的 2.5 倍,也能精确测量惯性数据。

该可拉伸高精度装置与机器学习的结合,实现了多种动作识别,准确率极高,该技术的潜在应用已实现将各种软硬电子器件与信息技术相集成的系统。

可拉伸的可穿戴设备能够快速准确地感知物理和生物电信息,越来越多地用于健康监测和运动测量等。然而,制造一种既足够柔软舒适又足够坚硬能够准确感知数据的设备却很困难。

机器学习可以帮助这些设备更加强大,但为了整合这项技术,需要开发兼具舒适性和稳定数据处理的可伸缩混合可穿戴设备。

8 月 7 日在《Device》杂志上发表的一篇论文概述了如何使用分层在柔性基板上的刚性集成电路来提高可穿戴设备的性能。

横滨国立大学工程学院副教授 Hiroki Ota 表示:“目前已经开发出了结合基于固态电子的高性能传感器集成电路的可拉伸设备,但它们缺乏适应两倍以上伸长率的大变形的可拉伸性。这些因素限制了可拉伸设备和机器学习集成系统的发展。”

事实上,Ota 解释道,目前市场上还没有可以在可拉伸设备(或具有高变形性的设备)中同时实现高精度和高重复性测量的设备。

在这项研究中,研究人员专注于开发集成机器学习的动作捕捉可穿戴设备。这些设备具有很强的可变形性,这意味着它们非常灵活,可以贴合身体轮廓。

为了给柔性可穿戴设备提供额外的稳定性,开发了一种称为异质刚度保护结构的结构。这些结构保护电线,有三层:硬层、中间层和软层。

柔软层确保设备保持弹性,而较硬层则保持设备中传感器的完整性。整个设备(包括开发线路)也使用了液态金属糊剂,以确保设备保持柔韧性。

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