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學(xué)術(shù)分享 I 基于個(gè)性化自適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)的3D打印傳感人機(jī)界面研究解讀

發(fā)布時(shí)間:2025-10-28   瀏覽量:   分享到:

基于個(gè)性化自適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)的印刷傳感人機(jī)界面研究解讀


一、研究背景

在先進(jìn)制造、醫(yī)療機(jī)器人和具身智能領(lǐng)域,開(kāi)發(fā)具備集成傳感能力的智能機(jī)器人至關(guān)重要?,F(xiàn)有的機(jī)器人傳感技術(shù)局限于記錄加速度、驅(qū)動(dòng)扭矩、壓力反饋等數(shù)據(jù),而擴(kuò)展并集成多模態(tài)傳感器以模擬甚至超越人類感知的技術(shù)尚不完善。

柔性電子在柔性人機(jī)界面應(yīng)用中日益普及,這類界面是人類與外界(尤其是計(jì)算機(jī)、機(jī)器人和假肢)交互通信的載體,注重可用性、可訪問(wèn)性和可學(xué)習(xí)性。近年來(lái),柔性電子的發(fā)展使人體能配備柔性電子皮膚(e-skin),可識(shí)別生命體征、身體動(dòng)作及腦電(EEG)、肌電(EMG)等生理信號(hào)以解碼意圖;同時(shí),人機(jī)界面已從單向操控發(fā)展為雙向通信,新增機(jī)器人觸覺(jué)傳感、材料識(shí)別等多模態(tài)感知功能。

盡管前景廣闊,仍存在關(guān)鍵挑戰(zhàn):

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能局限:Transformer方法耗時(shí)且依賴復(fù)雜預(yù)訓(xùn)練,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)局部模式效果差,全卷積網(wǎng)絡(luò)忽略結(jié)構(gòu)特征;雖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)表現(xiàn)較優(yōu),但需進(jìn)一步適配生理信號(hào)分類。
  • 制造與感知瓶頸:缺乏低成本、大規(guī)模制造方法,且缺少用于材料識(shí)別的多模態(tài)傳感技術(shù),阻礙閉環(huán)傳感人機(jī)界面的普及。

二、研究?jī)?nèi)容

(一)柔性人機(jī)界面的設(shè)計(jì)與3D打印制造

研究提出的3D打印人機(jī)界面核心架構(gòu)包含三部分:用于表面肌電(sEMG)采集和刺激反饋的電子皮膚、多模態(tài)觸覺(jué)感知傳感軟體機(jī)器人、手勢(shì)分類與材料識(shí)別的機(jī)器學(xué)習(xí)算法(圖1A)。


圖1 具有個(gè)性化自適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)的人機(jī)界面
(A)帶有線性映射網(wǎng)絡(luò)(LMN)、inception時(shí)間模型(ITM)和緊湊卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的雙向界面示意圖。插圖為多模態(tài)傳感陣列。
(B)軟體傳感機(jī)器人制造流程示意圖。
(C)電子皮膚與傳感機(jī)器人之間閉環(huán)信號(hào)流的人機(jī)界面示意圖。
(D)帶有多模態(tài)傳感器陣列的傳感機(jī)器人照片。
(E、F)電子皮膚附著在手臂表面的照片(E)和作為假肢手抓取物體的軟體機(jī)器人照片(F)。比例尺,5cm。

1. 核心制造技術(shù):采用“DIW墨水直寫3D打印+紅外激光+切割激光”的大規(guī)模集成3D打印技術(shù),制造多材料、高密度傳感器陣列的柔性生物電子器件(圖1B)。關(guān)鍵工藝包括:

  • 通過(guò)精密三軸運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)(集成氣動(dòng)分配器)3D打印,噴嘴經(jīng)355nm紫外激光雕刻,內(nèi)徑最小達(dá)30μm,3D打印線寬可達(dá)40μm,圖案邊緣平滑且導(dǎo)電性穩(wěn)定(圖2A-D、S1-S3)。
  • 使用多材料墨水(銀、碳、PDMS/碳、PEDOT:PSS等),墨水具備剪切變稀特性和良好潤(rùn)濕性,可實(shí)現(xiàn)懸垂結(jié)構(gòu)3D打?。▓D2E-H、S4-S5)。


圖2 柔性人機(jī)界面的3D打印與組裝
(A)集成分配器的三軸運(yùn)動(dòng)平臺(tái)示意圖。
(B、C)激光雕刻高分辨率噴嘴(B)和分配器圖案3D打?。–)的照片。比例尺,2mm。
(D)高分辨率3D打印線的SEM圖像。比例尺,100μm。
(E)3D打印傳感器陣列的光學(xué)圖像。比例尺,1cm。
(F、G)可印刷墨水的儲(chǔ)能模量(F)和表觀粘度(G)表征。C,碳;PVDF,聚偏氟乙烯;IL,離子液體;SBS,苯乙烯嵌段共聚物;PDMS,聚二甲基硅氧烷。
(H)用四種墨水3D打印的標(biāo)志圖案。比例尺,5mm。
(I、J)電子皮膚附著在人體受試者身上(I)和機(jī)械變形下(J)的照片。比例尺,1cm。
(K)0.85mm位移下sEMG電極的馮·米塞斯應(yīng)力分布模擬結(jié)果。
(L)反饋刺激電極在皮膚上的電流響應(yīng)隨施加電位從0到5V的變化。
(M、N)用于sEMG信號(hào)采集和傳輸?shù)娜嵝噪娐钒逭掌∕)和示意圖(N)。比例尺,5mm。
(O)柔性電路的框圖,包括電源、刺激電極和藍(lán)牙模塊。ADC,模數(shù)轉(zhuǎn)換器;MCU,微控制器單元;TXD,串行發(fā)送數(shù)據(jù);RXD,串行接收數(shù)據(jù)。
(P)不同供電電壓下柔性電路板的電流。

(二)實(shí)時(shí)手勢(shì)分類的自適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)

針對(duì)sEMG信號(hào)的個(gè)體差異與放置偏差,設(shè)計(jì)“線性映射網(wǎng)絡(luò)(LMN)+inception時(shí)間模型(ITM)”的自適應(yīng)學(xué)習(xí)框架(圖3)。


圖3 用于sEMG數(shù)據(jù)分析的個(gè)性化自適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型
(A)六種手勢(shì)的八通道sEMG信號(hào)。插圖,從左到右的手勢(shì)分別是握拳、放松、上、下、左、右。
(B)線性映射網(wǎng)絡(luò)(LMN)改變八通道權(quán)重的示意圖。
(C、D)目標(biāo)受試者(C)和經(jīng)LMN處理后的人類受試者(D)通過(guò)主成分分析得到的數(shù)據(jù)分布。插圖,該受試者的初始數(shù)據(jù)分布。
(E)用于自適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)的inception時(shí)間模型(ITM)。Conv,卷積層;MaxPL,最大池化;AvgPL,平均池化;FC,全連接層。
(F)通過(guò)訓(xùn)練LMN,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型的知識(shí)遷移,利用校準(zhǔn)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集(StdData)進(jìn)行自適應(yīng)過(guò)程。
(G)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備中不同延遲下epoch與測(cè)試準(zhǔn)確率的關(guān)系。插圖,延遲與準(zhǔn)確率的關(guān)系。
(H、I)不同受試者的sEMG信號(hào)和實(shí)時(shí)手勢(shì)預(yù)測(cè)。彩色圓點(diǎn)表示預(yù)測(cè)時(shí)間點(diǎn)。
(J、K)預(yù)訓(xùn)練受試者(J)和有限手勢(shì)重復(fù)次數(shù)受試者(K)使用自適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)14種手勢(shì)的分類結(jié)果。

(三)多模態(tài)傳感器表征及在軟體機(jī)器人上的應(yīng)用

多模態(tài)傳感器陣列(溫度、壓力、導(dǎo)電、加熱器)通過(guò)串行印刷集成,附著于軟體機(jī)器人實(shí)現(xiàn)物體感知(圖4)。


圖4 軟體機(jī)器人手指上多模態(tài)傳感器陣列的表征與評(píng)估
(A)多模態(tài)傳感器陣列的光學(xué)圖像。比例尺,3mm。
(B)溫度傳感器的響應(yīng)。插圖,溫度與電阻變化的線性關(guān)系。
(C)加熱器沿兩條線的溫度分布。插圖,加熱器的紅外圖像。
(D)不同材料的熱導(dǎo)率測(cè)試響應(yīng)。
(E)交流和外部壓力下壓力傳感器的工作原理。
(F)不同PVDF與IL比例的壓力傳感器性能。
(G)壓力傳感器的長(zhǎng)期穩(wěn)定性。插圖,1820至1850次循環(huán)的電容信號(hào)。
(H)導(dǎo)電傳感器在0至0.8V電壓掃描測(cè)試下的電流響應(yīng)。插圖,導(dǎo)電測(cè)試示意圖。R,內(nèi)阻;Rx,外部物體電阻;U,施加電壓。
(I)軟體機(jī)器人手指的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和工作機(jī)制。
(J)不同凹槽深度平衡彎曲角度和應(yīng)力水平的模擬結(jié)果。角度由彎曲形狀擬合圓的圓心角定義。
(K、L)軟體手指彎曲狀態(tài)的照片(K)和模擬結(jié)果(L)。比例尺,2cm。
(M)氣壓與彎曲角度的關(guān)系。插圖,不同壓力下軟體機(jī)器人手指的照片。
(N)安裝在軟體機(jī)器人手指上的多模態(tài)傳感器陣列光學(xué)圖像。比例尺,3cm。
(O、P)多模態(tài)傳感器陣列對(duì)木材(O)和銅(P)的響應(yīng)。

(四)交互式軟體機(jī)器人的物體識(shí)別評(píng)估

結(jié)合熱導(dǎo)率與電導(dǎo)率傳感,設(shè)計(jì)緊湊CNN網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)物體識(shí)別(圖5)。


圖5 交互式軟體機(jī)器人手物體識(shí)別評(píng)估
(A)使用緊湊卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的材料識(shí)別算法的預(yù)處理和架構(gòu)。
(B)20種物體的圖像。編號(hào)1至20分別代表的材料為:卷心菜、玻璃、織物、大蒜、單晶硅、多晶硅、硅橡膠、黃銅、鋁、木炭、南瓜、檸檬、導(dǎo)電凝膠、聚乙烯泡沫、芹菜、石墨、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯(ABS)塑料、不銹鋼、土豆、羊肉。
(C)僅使用熱導(dǎo)率傳感與熱導(dǎo)率結(jié)合電導(dǎo)率傳感的識(shí)別結(jié)果?;鶊D。
(D)識(shí)別算法對(duì)20種材料的識(shí)別結(jié)果,平均準(zhǔn)確率:98.03%。
(E-H)通過(guò)帶有自適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)的人機(jī)界面控制的柔性傳感機(jī)器人照片。比例尺,5cm。
(I-L)柔性傳感機(jī)器人抓取瓶子物體的延時(shí)照片。比例尺,5cm。

(五)上肢殘疾人人機(jī)界面評(píng)估

將系統(tǒng)作為假肢應(yīng)用于左臂截肢受試者,驗(yàn)證醫(yī)療實(shí)用性(圖6)。


圖6 人機(jī)界面在假肢應(yīng)用中的評(píng)估
(A)截肢手術(shù)后受試者佩戴作為假肢的人機(jī)界面照片。比例尺,4cm。
(B)用于軟組織識(shí)別的MRI掃描儀光學(xué)圖像。
(C)受試者左前臂的MRI圖像。a至d,距離肘部的距離分別為5.7、12、16.5和20.7cm。
(D)基于MRI圖像的八通道sEMG電極重建模型。
(E)11種手部和手指手勢(shì)的八通道sEMG信號(hào)。插圖,(從左到右)握拳、放松、上、下、左、右、拇指、食指、中指、無(wú)名指、小指。
(F)三次無(wú)名指手勢(shì)的時(shí)頻圖。每個(gè)相關(guān)信號(hào)的頻率范圍為0至300Hz。內(nèi)部矩形和箭頭表示時(shí)間延遲現(xiàn)象。
(G)截肢者雙臂八個(gè)通道sEMG信號(hào)的平均強(qiáng)度。插圖比例尺,橫軸代表1秒,縱軸代表0.8mV。
(H、I)受試者在20次(H)和有限5次(I)手勢(shì)重復(fù)下,使用自適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)11種手勢(shì)的分類矩陣,平均準(zhǔn)確率分別為89.82%(H)和94.36%(I)。
(J)作為假肢手的柔性傳感機(jī)器人抓取檸檬的照片。比例尺,5cm。

三、研究結(jié)論

  • 開(kāi)發(fā)了可大規(guī)模生產(chǎn)的柔性人機(jī)界面,通過(guò)3D打印技術(shù)實(shí)現(xiàn)電子皮膚與多模態(tài)傳感器制造,成本低且兼容性強(qiáng)。
  • 自適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型(LMN+ITM)解決sEMG個(gè)體差異問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)低延遲(0.1秒)、高準(zhǔn)確率(≥89.82%)的手勢(shì)分類,適配健康人與截肢者。
  • 軟體機(jī)器人集成多模態(tài)傳感(壓力、溫度、熱/電導(dǎo)率),物體識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)98.03%,結(jié)合電子皮膚實(shí)現(xiàn)“控制-感知”雙向閉環(huán)。
  • 在醫(yī)療假肢中驗(yàn)證實(shí)用性,為先進(jìn)制造、具身智能等領(lǐng)域提供核心技術(shù)支撐,未來(lái)可結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)一步擴(kuò)展機(jī)器人智能。

四、論文信息

信息類別 詳細(xì)內(nèi)容
論文標(biāo)題 Printed sensing human-machine interface with individualized adaptive machine learning
引用文件 sciadv.adw3725.pdf
發(fā)表期刊 Science Advances
發(fā)表時(shí)間 2025年9月10日
DOI 10.1126/sciadv.adw3725


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