近日，韓國漢陽大學王偉教授團隊提出一類基於接觸起電和靜電感應原理的自供能柔性感測器陣列。這一成果不僅解決了傳統感測器系統複雜性高、成本昂貴的問題，更在柔性電子領域開創了一種全新的陣列式感測器設計模式。
圖 | 王偉（來源：王偉）
在傳統設計中，感測器的訊號通道數量與觸控點數量呈線性關係，這意味著，觸控點的增加會導致訊號通道數量及系統複雜度的顯著提升。而本次感測器陣列採用一種簡化訊號通道的創新架構。
該團隊透過提出一種全新的方法，透過引入相互獨立的靜電感應單元，使得訊號通道的數量僅是觸控點數量的一半，甚至僅需單個訊號通道。這一規律的發現不僅減少了硬體成本，還顯著提升了系統的擴充套件性，為多點觸控和複雜互動系統提供了強有力的技術支援。
此外，他們在材料選擇和結構設計上也取得了重要進展。透過使用天然原材料製備感測器陣列，展示了一種低成本、高效的製造方式，同時兼顧了環境友好性。這種基於接觸起電和靜電感應的設計使得感測器無需外部供電即可正常工作，實現了“自供能”目標。這一特性使感測器在電源有限的場景中（如可穿戴裝置和遠端操作機器人）表現出極大的應用潛力。
（來源：Advanced Functional Materials）
更為重要的是，這項研究還揭示了一種新型訊號傳輸和識別的規律。透過對感測器訊號的精準採集與解碼，他們成功地將觸控資訊轉化為數字訊號，以實現複雜的互動操作。
研究顯示，這種設計在電子皮膚、遊戲控制器和智慧機器人領域具有極強的適用性。例如，他們展示了感測器在控制手機撥號、計算器輸入、機械臂操作以及電子鋼琴等應用中的卓越效能。這些功能的實現表明，該感測器具備極高的靈敏度、穩定性和多功能性。
總之，這項研究不僅提供了一種全新的柔性感測器設計方案，還在原理層面和技術層面上為人機互動系統的進一步發展奠定了基礎。這一成果不僅有助於拓寬柔性電子的研究方向，也為智慧裝置的大規模應用提供了新的可能性。
未來，以下領域可能會從中受益：
1. 人機互動裝置的提升與創新
透過利用簡化訊號通道的多訊號輸出機制，感測器陣列可以顯著最佳化遊戲操縱桿、電子皮膚、機器人控制器等裝置的響應訊號通道數量。尤其是在電子皮膚領域，該技術為智慧手套、虛擬現實觸覺裝置提供了更為簡單的設計方法。
2. 綠色低成本智慧裝置的開發
感測器採用原材料如天然橡膠和未經處理的樹葉為核心元件，不僅顯著降低了生產成本，還對環保製造提供了新思路。例如，研究中展示的樹葉製成的電子鋼琴按鍵，展示了可再生資源在智慧裝置中的潛力。結合該技術，未來有望湧現一批綠色、低能耗且功能強大的消費級智慧硬體。
3. 自動化系統與機器人技術的最佳化
感測器在機器人控制器中的應用展示了強大的訊號解讀能力，為複雜機械系統的自動化帶來了新的可能性。未來，該成果可為柔性機器人和工業自動化生產線的感測器系統提供可靠支援，促進其精度和可靠性的進一步提升。
4. 智慧教育與娛樂裝置的拓展
在遊戲角色控制和機械臂控制所展現的應用場景，感測器陣列在智慧教育和娛樂裝置中也大有可為，為創造互動性更強的產品提供了技術支援。未來數年內，這些應用可能會走入課堂和家庭，為教育和休閒娛樂帶來更多創意可能。
那麼，這一研究具體是如何完成的？
最初，他們從人機互動技術的發展中發現了一些瓶頸，尤其是在感測器陣列複雜度和高效性之間的權衡上。他們意識到，現有技術中複雜的佈線設計和昂貴的材料成本限制了其更廣泛的應用。因此，該團隊定下設計一種自供能、低成本的感測器陣列的目標，並希望能同時簡化訊號通道，提升人機互動的響應能力。
基於接觸起電和靜電感應原理，他們提出了兩種感測器陣列設計方法。這一階段的重點是尋找合適的材料來實現感測器的效能和成本的平衡。後來，他們決定結合天然橡膠和聚氯乙烯兩種低成本材料，並進一步探索未經處理的樹葉作為感測器元件的可能性。這個決定不僅體現了他們對環保和可持續性的關注，也為後續研究帶來了不少意外驚喜。
在製備過程中，他們不斷最佳化感測器陣列的結構，以便實現更高的靈敏度和多樣化的訊號輸出。這一階段涉及大量的實驗調整，例如最佳化電極排布等實驗。在功能驗證方面，他們將感測器陣列應用於多種場景，包括遊戲操控杆、電子皮膚、機器人控制器，以及基於樹葉的電子鋼琴按鍵。
事實上，使用未經處理的樹葉作為感測器的材料。這是一個看似不太可能成功的實驗，但他們想透過這次嘗試來驗證感測器設計的普適性。起初，他們很擔心用未經處理的樹葉能否實現穩定的訊號輸出。然而，實驗結果卻令人驚喜——感測器不僅能夠正常工作，還生成了清晰並且可識別的訊號。這一發現充分驗證了感測器設計的多樣化潛力。
圖 | 樹葉基電子鋼琴按鍵及其彈奏的樂曲 Jesus Loves Me（來源：Advanced Functional Materials）
在證明感測器陣列的可行性之後，他們進一步研究其在實際應用中的表現。例如，用感測器操控遊戲角色和機械臂動作等。為了讓實驗更具說服力，課題組不斷除錯互動系統，確保訊號輸出的穩定性和應用的多樣性。
日前，相關論文以《自供電、基於原材料的感測器陣列，用於人機互動的訊號通道最小化》（Self-Powered, Raw Material-Based Sensor Arrays with Minimized Signal Channels for Human-Machine Interaction）為題發在 Advanced Functional Materials[1]，韓國漢陽大學博士生阿世偉和博士後研究員王森是共同一作，王偉擔任通訊作者。
圖 | 相關論文（來源：Advanced Functional Materials）
未來，他們計劃從多個維度進一步深化本次研究的影響力和應用價值。
首先，他們計劃最佳化感測器的設計和效能，以便適應更廣泛的應用場景。例如，透過引入更多型別的低成本原材料或功能性填料，進一步提升感測器的靈敏度和穩定性，同時擴充套件其適用環境比如高溼度、高溫度或複雜機械擾動條件下的可靠性。
其次，在訊號處理方面，他們希望進一步開發更智慧化的資料採集和處理系統，結合機器學習演算法最佳化感測器的訊號解析能力。這樣的改進將使感測器更好地適應複雜的人機互動場景，例如動態監測複雜手勢、語音手勢融合互動等。
再次，他們將探索感測器在生物醫學和柔性機器人領域的應用潛力。例如，利用其低成本和柔性特點，可以將其整合到可穿戴醫療裝置中，實現對患者動作和健康狀態的即時監控；或者在柔性機器人中，透過感測器陣列的精確反饋提升機器人的觸覺等感官的能力。
參考資料：
1.https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202416163
排版：劉雅坤