XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTactile
触觉传感的柔性微型纤维传感器
•用户可以从公共门户中下载并打印一份出版物的一份副本，以进行私人研究或研究。•您不得进一步分发材料或将其用于任何盈利活动或商业收益•您可以自由分发在公共门户网站中识别出版物的URL？
用于医疗可穿戴设备的明胶甲基丙烯酰基触觉传感器
明胶甲基丙烯酰 (GelMA) 是一种广泛使用的水凝胶，其主要成分是从皮肤中提取的明胶。然而，GelMA 尚未用于可穿戴生物传感器的开发，而可穿戴生物传感器是一种新兴的设备，可以实现个性化的医疗监测。这项工作通过展示一种完全可溶液处理的透明电容式触觉传感器（以微结构化的 GelMA 为核心介电层），突出了 GelMA 在可穿戴生物传感应用方面的潜力。我们引入了一种坚固的化学键和一种可靠的封装方法来克服水凝胶生物传感器中的分离和水分蒸发问题。由于其优异的机械和电气性能（介电常数），与之前的水凝胶压力传感器相比，所得的 GelMA 触觉传感器显示出 0.19 kPa −1 的高压灵敏度和低一个数量级的检测限（0.1 Pa）。此外，由于化学键合牢固，其耐久性可达 3000 次测试周期，并且由于包含可防止水分蒸发（含水量为 80%）的封装层，其长期稳定性可达 3 天。成功监测各种人体生理和运动信号，证明了这些 GelMA 触觉传感器在可穿戴生物传感应用中的潜力。
在...
由于腿部机器人的出色机动性和障碍物越过障碍物，因此有可能替换自主腿攀岩机器人的手动检查外部板外板。但是，当磁吸附腿壁攀爬机器人在墙壁的凸点或凸线上的步骤，甚至当机器人失误时，机器人可能会从铁磁壁上脱离。因此，本文提出了一个触觉传感器，用于腿部磁吸附壁式机器人，以检测磁吸附状态并提高机器人自主爬行的安全性。触觉传感器主要包括三维（3D）打印的外壳，触觉滑块和三个等轴测传感单元，并具有优化的几何形状。该实验表明，摩擦电触觉传感器可以监视触觉滑块的滑动深度并控制发光设备（LED）信号光。此外，在检测机器人脚吸附状态的演示实验中，摩洛电触觉传感器对各种铁磁壁表面具有很强的适应性。最后，这项研究建立了一个机器人步态控制系统，以验证摩擦电触觉传感器的反馈控制能力。结果表明，配备了摩擦式触觉传感器的机器人可以识别爬行墙上的危险区域，并自主避免这种风险。因此，拟议的Triboelectric触觉传感器在实现机器人的触觉能力以及增强超大船的安全性和智能检查方面具有巨大的潜力。
基于视觉的触觉智能，具有软机器人超材
机器人超材料代表了一种创新的方法，用于创建合成结构，将所需的材料特征与具体的智能结合在一起，模糊了材料和机械之间的边界。受到生物皮肤功能质量的启发，将触觉智能整合到这些材料中引起了研究和实际应用的重要兴趣。这项研究介绍了具有全向适应性和出色触觉感应的软机器人超材料（SRM）设计，结合了基于视觉的运动跟踪和机器学习。研究将两种感官整合方法与最先进的运动跟踪系统和力/扭矩传感器基线进行比较：具有高框架速率的内部视觉设计和外部视觉设计的成本效果。结果表明，内部视觉SRM设计达到了98.96％的令人印象深刻的触觉精度，实现了柔软和适应性的触觉相互作用，尤其对灵活的机器人抓握有益。外部视觉设计以降低的成本进行类似的性能，并且可以适应可移植性，从而增强材料科学教育和机器人学习。这项研究显着地使用了软机器人超材料中的基于视觉运动跟踪的触觉传感，以及GitHub上的开源可用性促进了协作并进一步探索了这种创新技术（https：// github .com /github .com /bionicicdl -sustech /sustech /softrobotictongs）。
触觉表情符号：在社交媒体沟通期间，用手动和机器人触觉反馈传达社交情绪和意图
Touch为社会影响沟通提供了重要的非语言可能性。但大多数数字通信都缺乏交换情感触觉信息（触觉表情符号）的能力。此外，先前对触觉表情符号的研究还没有利用有关人类皮肤某些机械感受器的情感影响的知识，例如C型肌（CT）系统。在这里，我们检查了以最佳激活CT系统（定义为“触觉表情符号”）的速度中轻柔的手动抚摸是否可以在实验室模拟的社交媒体沟通过程中传达出更多的社交支持感觉和其他亲社会意图的感觉，而（1）与（1）在CT亚波特速度上相比，与（1）触摸相比，要么在ct sub-opoptimal velocimal Velocal veloctimal veloctimal veloctimal vivations（或2）标准（2）标准（2）。参与者（n = 36）与次级最佳速度或视觉表情符相比，CT最佳意图具有更大的社会意图。在第二次预先进行的研究（n = 52）中，我们调查了将视觉表情符和触觉表情符号结合在一起，这次是通过软机器人设备以CT最佳速度传递的，可以增强亲社会意图的感知并影响参与者的生理度量，例如，比较的电导率（例如，相对的电导率）。Visuotac-瓷砖表情符号总体上传达了更多的社会意图，而在焦虑的参与者中，对物理学措施比视觉情绪更大。结果表明，情感社交媒体沟通可以通过触觉表情符号有意义地增强。
主动和被动触觉的摩擦和神经成像
p<0.05)，而其他通道无显著差异（p>0.05）。激活通道中测得的t值均为正值，表明被动滑动刺激在相关区域产生的正向激活效应比主动刺激更多，即被动滑动模式的激活水平更高，与假设相符。图9显示了头部模型上手指主动与被动滑动模式的激活通道，其中CH7、CH9和CH12存在非常显著的差异。补充文件中的表R1显示，CH7包括背外侧前额皮质和额叶眼区；CH9为额叶眼区；CH12为额极区；CH14包括背外侧前额皮质、额叶眼区和额极区。因此，背外侧
解码听觉和触觉注意力以用于脑电图......
摘要 — 脑机接口 (BCI) 系统为人类与机器交互提供了一种非语言且隐蔽的方式。它们旨在解释用户的大脑状态，并将其转化为行动或用于其他交流目的。本研究调查了基于听觉和触觉注意力开发无需动手和眼睛的 BCI 系统的可行性。向用户呈现多个同时的听觉或触觉刺激流，并指示用户检测某一特定流中的模式。我们应用线性分类器从 EEG 信号中解码流跟踪注意力。结果表明，所提出的 BCI 系统可以使用多感官输入吸引大多数研究参与者的注意力，并显示出在多个会话中进行迁移学习的潜力。
粘弹性如何影响触觉神经元信号
抽象的人皮肤及其潜在的组织构成粘弹性培养基，这意味着11个变形不仅取决于当前施加的力，还取决于最近的12个历史。这种物理记忆对自然手工使用期间一阶触觉13神经元的信号传导的程度尚不清楚。在这里，我们检查了过去14个负载对快速适应（FA-1）和缓慢适应（SA-1和SA-2）的响应的影响，第一阶15触觉神经元将人填充对载荷施加到施加到不同方向上的载荷16代表对象操纵任务的载荷。我们发现上述载荷中的变化17伴有力方向的神经元的总体信号传导。有些神经元一直信号传达了当前的18个方向，而另一些神经元则既发出了当前和前面的方向，否则主要是前面的方向。此外，负载之间的SA-2神经元中的持续脉冲活性20表示与FifeFertip的粘弹性变形状态有关的信息。我们得出的结论是，在人群级别上的21个触觉神经元信号是关于FiffifeTip的22个粘弹性变形态的连续信息，该信息是由其最近的历史和当前负载所塑造的。这样的23个信息可能使大脑正确地解释当前力量加载并帮助24个计算准确的电动机命令，以与操作和触觉25个任务中的对象进行交互。26
3D力检测的灵活触觉传感器
摘要：随着触觉力的传感在机器触觉领域变得越来越重要，实现多维力传感仍然是一个挑战。我们提出了一个3D柔性传感器，该传感器由轴对称半球突出和四个同等大小的四分流电极组成。通过使用力和电场模型模拟设备，已经发现，当剪切力的幅度保持恒定并且其方向在0 -360°内变化时，可以通过四个电极的电压关系来表达力的大小和方向。实验结果表明，在0 - 90°的范围内可以达到15°的分辨率。此外，我们将传感器安装在机器人手上，使其能够感知触摸和掌握动作的幅度和方向。基于此，设计的3D柔性触觉传感器为多维力检测和应用提供了宝贵的见解。关键字：灵活的触觉传感，单电极模式，力检测，正常和剪切力，机器人手系统
优化BioTAC模拟现实触觉感知
摘要 - Tactile Sensing为增强当今机器人的相互作用功能提供了一个有希望的机会。Biotac是一种常用的触觉传感器，使机器人能够感知并响应物理触觉刺激。然而，传感器的非线性在模拟其行为时构成了挑战。在本文中，我们首先研究了使用温度，力和接触点位置来预测传感器输出的生物酸模拟。我们表明，使用BioTAC温度读数的培训不会在部署过程中产生准确的传感器输出预测。因此，我们测试了三个替代模型，即XGBoost回归剂，神经网络和变压器编码器。我们在没有温度读数的情况下训练这些模型，并对输入向量的窗口大小进行详细研究。我们证明，我们比基线网络实现了统计学上的显着改进。此外，我们的结果表明，在此任务中，XGBoost回归剂和变压器的表现优于传统的馈送神经网络。我们在https://github.com/wzaielamri/optimization Biotac仿真上在线提供所有代码和结果。索引术语 - Biotac，Xgboost，变压器，触觉感知