陈忠教授/廖新勤副教授团队在人机交互多功能触摸定位传感器研究取得重要进展

发布时间:2022-06-21    浏览次数:22

近日,电子科学与技术学院陈忠教授/廖新勤副教授团队在人机交互多功能触摸定位传感器研究取得重要进展,相关成果以An all-in-one multifunctional touch sensor with carbon-based gradient resistance elements为题发表于在国际顶级期刊《Nano-Micro Letters》上。

 

研究背景

人机界面信息管理系统是人与机器之间为完成既定任务而进行信息传递与交换的媒介。触摸定位传感器是一种重要的人机界面,它可以用于人体与虚拟或现实世界之间的多种交互。随着人工智能的发展,基于人机界面的智能交互系统已经成为电子与计算机行业的一个重要应用,这需要触摸定位传感器与深度学习协同工作。对于触摸定位系统来说,单点触摸输入可以实现简单的点击、滑动、拖动等控制,多点触摸输入可以实现图像缩放、对象控制等高级识别操作。触摸定位传感器目前的趋势是从结构简单的单一功能到高分辨率阵列式结构的多功能发展,其中需要有巧妙的结构设计才能实现多种功能交互。目前,触摸定位传感器作为虚拟现实、增强现实和元宇宙的可编程电子交互平台,受到功能不稳定、信号间干扰以及电极数量多的复杂结构的限制。

 

研究内容

本文提出并证明了一种仅需两个电极就可以用于多点识别人机交互系统的一体化触摸定位传感器。该触摸定位传感器采用了一种被称为梯度电阻元件的新型功能结构,可以对多种机械触摸进行广泛地检测与位置识别,为人工智能辅助的人机交互提供多种可能性和实用性。图形化的功能敏感材料可以转化为用户自定义的有趣而生动的多点触摸定位传感器,器件具有零串扰、长期耐用、响应快、稳定性高和出色的时空动态分辨等特性。凭借其独特的多点触摸传感结构和响应特性,所设计的触摸定位传感器可有效地将一个或多个动态机械触摸转换为设定的指令,研究人员展示了该触摸定位传感器可用于钢琴和旋演奏、无人机操控、人工智能辅助的个人身份识别等。其中,基于触摸定位传感器和深度学习算法结合的增强用户验证系统,能够识别、学习与记忆人机交互过程中用户的固有行为特征,为基于触摸特征识别的个性化人物识别提供基础。这项工作不仅展示了推动触摸定位传感器领域突破性发展的新策略,而且提供了一种科学和技术上可行的构建高效、多功能触摸定位传感器的思维方式,这些探索将为虚拟现实、增强现实以及元宇宙的交互应用发展提供基础。


多功能触摸定位传感器与人工智能结合用于人物识别与人机交互

 

研究相关

厦门大学为该文章的第一署名单位,该项研究工作是在陈忠教授与廖新勤副教授共同指导下完成,新加坡南洋理工大学Yuanjin Zheng教授提供重要支持帮助,半导体照明实验室博士生韦超为文章第一作者,林万胜、梁绍锋、陈梦娇等学生参与了该项目研究。研究工作得到了国家自然科学基金项目和A*STAR SERC AME计划基金等资助。

文章及相关视频链接:https://doi.org/10.1007/s40820-022-00875-9