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Mechanically Encoded Materials for Edge Perception
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AI
DOI：10.1002/adma.74403.png)
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摘要
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触觉传感与感知是智能交互复杂环境的基础，但大多数人工传感系统依赖连续信号采集和集中式电子计算，导致数据冗余度高、延迟大且鲁棒性有限。本研究提出机械编码材料（MEM）作为一种以传感为核心的范式，将感知直接嵌入材料结构中。受生物机械传感系统的启发，MEM利用几何-力-属性耦合，将机械刺激选择性转换为离散二进制输出，实现无需连续采样或密集电子处理的事件驱动触觉传感。通过理性设计，MEM被编程为仅在外部刺激超过预设阈值时响应，从而在材料层面将压力、刚度及曲率等触觉信息编码为二进制表示。不同阈值等级的MEM阵列进一步仅通过机械设计实现对机械刺激的多级辨别。我们展示了将压力、刚度和曲率敏感的MEM集成到柔性夹持器中，其中本体感受和触觉感知在传感界面局部产生，无需CPU驱动计算。这种机械编码策略在减少数据带宽和传感延迟的同时，增强了动态条件下的鲁棒性和适应性。通过将传感、编码和初步计算转化为固有材料功能，MEM为下一代智能系统中分布式触觉感知建立了通用框架。
Keyword:
edge perception
flexible device
mechanical encoding
mechano-materials
tactile sensing
期刊
IF:
26.8
论文数:
3.4W
被引数:
46.0W
机构
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