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Machine-Learning-Enhanced Iontronic Sensor Array for 3-D Tactile Perception
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PRE
AI
DOI：10.1109/TIM.2026.3671911.png)
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摘要
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触觉界面对于增强人机交互至关重要。然而，在柔性接触条件下实现三维力的精确感知仍具挑战性，这主要由于强信号耦合、计算密集型数据处理以及模型可解释性受限。为克服这些局限性，我们设计了一种由四电容集成单元组成的柔性离子传感器阵列，用于感知人手抓握交互。此外，我们开发了一种利用特征工程的机器学习框架进行三维力检测。通过将物理启发性特征经过筛选过程整合到轻量级随机森林（RF）模型中，我们的方法促进了高效且可解释的力解耦。实验结果在柔性-柔性交互场景中表现出竞争力，均方误差（MSE）低于0.1，R²值为0.94。我们将此方法与传感器阵列集成，创建了一个柔性多维力-触觉传感系统，能够支持实时应用，如虚拟三维交互操作。这项工作不仅展示了在虚拟现实（VR）和交互设备中精确力控制的潜力，也为开发人工智能增强型传感器技术提供了新见解。
Keyword:
Sensors
Robot sensing systems
Force
Sensor arrays
Electrodes
Capacitors
Encapsulation
Accuracy
Sensitivity
Real-time systems
3-D force
decoupling algorithm
flexible force sensor
virtual reality (VR) applications
期刊
IF:
5.9
论文数:
2.0W
被引数:
5.8W
机构
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