100 kPa)與微壓檢測(cè)( 文章亮點(diǎn) 仿生雙結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì):模仿蝎子觸毛(爪狀根抑制膜偏轉(zhuǎn))和裂縫感受器(應(yīng)力陷阱匯聚機(jī)械能),實(shí)現(xiàn)靈敏度65.56 mV/V/kPa與線性度0.99934的協(xié)同優(yōu)化。 寬域動(dòng)態(tài)響" />

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吉林大學(xué)和美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校:研究用于智能機(jī)器人近體流動(dòng)檢測(cè)的超靈敏仿生壓力傳感器

傳感器專家網(wǎng) ? 2025-09-28 10:55 ? 次閱讀
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現(xiàn)有技術(shù)缺點(diǎn)

靈敏度-線性度矛盾:傳統(tǒng)傳感器通過(guò)結(jié)構(gòu)放大變形提升靈敏度,但導(dǎo)致氣球效應(yīng),線性度顯著下降。

材料疲勞:大變形引發(fā)晶界摩擦,能量耗散導(dǎo)致壽命短(通常<5,000次循環(huán))。

溫度干擾:壓阻材料易受溫漂影響,需額外補(bǔ)償電路。

應(yīng)用局限:無(wú)法兼顧高壓抗過(guò)載(>100 kPa)與微壓檢測(cè)(<1 kPa)。

文章亮點(diǎn)

仿生雙結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì):模仿蝎子觸毛(爪狀根抑制膜偏轉(zhuǎn))和裂縫感受器(應(yīng)力陷阱匯聚機(jī)械能),實(shí)現(xiàn)靈敏度65.56 mV/V/kPa與線性度0.99934的協(xié)同優(yōu)化。

寬域動(dòng)態(tài)響應(yīng):0-500 kPa全量程覆蓋,響應(yīng)時(shí)間72 ms(恢復(fù)16 ms),耐久性>20,000次循環(huán)。

智能感知系統(tǒng):集成小波變換+ResNet18算法,識(shí)別層流/湍流及5種物體形狀(準(zhǔn)確率85.42%)。

抗干擾能力:溫度補(bǔ)償模塊(RT)降低環(huán)境溫漂影響,信噪比提升40%。

應(yīng)用場(chǎng)景

智能機(jī)器人:六足機(jī)器人近體流場(chǎng)感知(響應(yīng)延遲<100 ms),主動(dòng)避障。

工業(yè)檢測(cè):管道泄漏監(jiān)測(cè)(0.1 kPa分辨率)與設(shè)備振動(dòng)分析。

醫(yī)療康復(fù):無(wú)創(chuàng)脈搏波形監(jiān)測(cè)(微壓檢測(cè)限30 Pa)。

人機(jī)交互:手勢(shì)識(shí)別(握拳/抓取誤差率<5%)。

總結(jié)

作者報(bào)道了一種生物啟發(fā)的壓阻式壓力傳感器(BPPS),其在0至500千帕的壓力范圍內(nèi),靈敏度和線性度分別達(dá)到65.56 (mV/V)/kPa和 0.99934 的協(xié)同增強(qiáng)效果。BPPS能夠區(qū)分層流、過(guò)渡流和湍流,并且通過(guò)集成小波變換算法和ResNet18深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),識(shí)別不同形狀的接近物體,其準(zhǔn)確率超過(guò)85.42%。作為概念驗(yàn)證,BPPS已被應(yīng)用于六足機(jī)器人中,以實(shí)現(xiàn)近體流場(chǎng)感知,從而主動(dòng)避免碰撞。該研究強(qiáng)調(diào)了利用生物昆蟲(chóng)啟發(fā)的關(guān)鍵設(shè)計(jì)概念以提高傳感性能的潛力,并為其他高精度傳感器提供了結(jié)構(gòu)性見(jiàn)解。

02

圖文簡(jiǎn)介

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圖1. 受蝎子機(jī)械感受器啟發(fā)的高精度壓力傳感器。(A) 蝎子的體感系統(tǒng)。(i) 毛觸器感受器。(ii) 裂縫感受器。(iii) H. petersii 蝎子。比例尺,1厘米。(B) BPPS的結(jié)構(gòu)及(C) BPPS的數(shù)字圖像和生物啟發(fā)應(yīng)力捕捉裝置(正面)及彎曲抑制單元(背面)的掃描電子顯微鏡圖像。比例尺,100微米;100微米;和1毫米。這些圖中的電阻器:Rx (x=i,d,T)。i,增加;d,減少;T,溫度。(D) 傳感原理。當(dāng)外部刺激引起感應(yīng)膜上的壓力差時(shí),BPPS將輸出相應(yīng)的電壓。(E) BPPS展現(xiàn)出對(duì)多種物理量的多功能檢測(cè)能力,如壓力、氣流和高海拔。

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圖2. 蝎子機(jī)械感知機(jī)制的揭示與仿真優(yōu)化。(A) 裂縫感受器的放大視圖。圖中的白色區(qū)域?yàn)榱芽p感受器的位置。(B) 分布于裂縫感受器尖端的應(yīng)力捕集器。(C) 應(yīng)力捕集區(qū)與其他區(qū)域之間的規(guī)范化馮·米塞斯應(yīng)力比較。(D) DIC結(jié)果。變形通過(guò)亨基應(yīng)變進(jìn)行映射。(E) 3D μ-CT重建的觸毛感受器結(jié)構(gòu)。爪狀結(jié)構(gòu)為觸毛的末端,直接接觸神經(jīng)末梢的突觸終端上的受體。(F) 在氣流為1.026升/分鐘時(shí),觸毛感受器的電生理響應(yīng)。(G) EAG幅度對(duì)氣流(0.700至1.050升/分鐘)的依賴關(guān)系及其線性擬合曲線。(H) 在設(shè)計(jì)A至E中,Ri和Rd處于最佳位置時(shí)的平均應(yīng)力。(I) 在施加1 kPa恒定壓力下,感知膜的有限元應(yīng)變?cè)茍D。(J) 當(dāng)y設(shè)為3000 mm時(shí),膜的彎曲撓度。設(shè)計(jì)E中的最大撓度位移顯著減少。(K) 設(shè)計(jì)A至E中靈敏度和線性的可視化。

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圖3. BPPS的表征。(A) BPPS在靜態(tài)壓力(0至500 kPa)下的響應(yīng)曲線及其線性擬合曲線。(B) 實(shí)驗(yàn)曲線與截距為0的線性擬合曲線之間的非線性誤差。(C) BPPS對(duì)三種不同輸入振動(dòng)波形(1 Hz)的識(shí)別表明其識(shí)別不同振動(dòng)信號(hào)的能力。(D) BPPS在1 Hz半方波脈沖下的響應(yīng)速度。(E) BPPS在重復(fù)1 Hz半三角波脈沖下進(jìn)行超過(guò)20,000次循環(huán)的疲勞測(cè)試結(jié)果及生存預(yù)測(cè)的峰值擬合曲線。(F) BPPS電阻值的一致性。隨機(jī)選取的16個(gè)BPPS的電阻值范圍小于0.3?。(G) 無(wú)外部刺激的輸入/輸出電壓曲線。(H) BPPS的響應(yīng)一致性測(cè)試。六個(gè)BPPS在五個(gè)1 Hz半正弦波脈沖下的響應(yīng)結(jié)果。

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圖4. 流態(tài)檢測(cè)與識(shí)別性能。(A) 實(shí)驗(yàn)設(shè)置及采集電路系統(tǒng)。(B) 在層流(0.5 m/s)、過(guò)渡流(1.0 m/s)和湍流(2.0 m/s)下的BPPS響應(yīng)曲線。(C) 三種流態(tài)信號(hào)的瞬時(shí)頻率(白色虛線)和幅度(彩色映射)。(D) 幅度概率密度分布。(E) 三種流態(tài)信號(hào)的時(shí)頻譜圖(短時(shí)傅里葉變換)。(F) 流速范圍為0.1至2.35 m/s下的BPPS響應(yīng)曲線。(G) 近距離測(cè)試。pts,點(diǎn);LOWESS,局部加權(quán)散點(diǎn)平滑。(H) ResNet18深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。RESNET,殘差網(wǎng)絡(luò);CONV,卷積;BN,批量歸一化;Relu,修正線性單元。(I) 五信號(hào)分類接收者操作特征曲線。AUC,曲線下面積。(J) 驗(yàn)證結(jié)果的混淆矩陣。

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圖5. 智能機(jī)器人近體流場(chǎng)感知。(A) 受蝎子啟發(fā)的六足步行平臺(tái),配備四個(gè)生物壓力傳感器 (BPPS)。 (B) 生物啟發(fā)近體流場(chǎng)感知機(jī)器人的PCB設(shè)計(jì)。 (C) 生物啟發(fā)機(jī)器人近體流場(chǎng)感知功能組件的示意圖。該系統(tǒng)主要由四個(gè)BPPS、一個(gè)微控制器單元(Atmega328P)、一個(gè)藍(lán)牙模塊(hc-08)和12個(gè)伺服執(zhí)行器(mg90s)組成。GPIO,通用輸入/輸出;PWM,脈寬調(diào)制。 (D) 四個(gè)BPPS的布置配置旨在最大化當(dāng)物體接近生物啟發(fā)機(jī)器人時(shí)所檢測(cè)到的壓力差。Fwd,前;Lt,左;Rt,右。 (E) 風(fēng)箏圖展示了BPPS在從不同方向以0.5 m/s速度的氣流作用下的響應(yīng),如紅色箭頭所示。 (F) 六足步行平臺(tái)對(duì)以0.25 m/s速度接近的獵物模擬器(小紙箱)的信號(hào)響應(yīng)。 (G) 六足步行平臺(tái)對(duì)以0.25 m/s速度接近的捕食者模擬器的信號(hào)響應(yīng)。

03

文獻(xiàn)來(lái)源

Pinkun Wanget al., Hypersensitive pressure sensors inspired by scorpion mechanosensory mechanisms for near-body flow detection in intelligent robots.Sci. Adv.11,eady5008(2025).doi:10.1126/sciadv.ady5008

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