传感器受静电 传感器成人类健康状态“监察员”

传感器成人类健康状态“监察员”

基于柔性传感器的智能鞋垫

柔性可穿戴电子传感器由于具有较大的机械灵活性，能够在一定程度上适应不同的工作环境，满足人体对于设备的形变要求，可应用于人类生活的许多方面。智能手表、智能手环、电子皮肤等设备的出现更是让柔性可穿戴技术受到广泛关注。有分析指出，至2028年，全球柔性电子市场有望达到3010亿美元。

柔性可穿戴技术在医学领域的应用价值更为广泛，如体温监测仪、连续血糖监测设备、心电检测设备等。其中，用于检测人体信息的人体传感器发挥着重要作用。

近日，中国科学院深圳先进技术研究院（以下简称深圳先进院）医工所微创中心研究员王磊团队成功制备出一种基于氧化锌（ZnO）纳米棒结构的新型柔性织物基底压电压力传感器。相关成果发表于《纳米研究》。

研究团队将纤锌矿晶体结构的ZnO纳米棒涂在纱线上，与PVDF膜结合作为织物基底赋予传感器压电效应。“实验证明，传感器在0~2.5kPa压力范围内的灵敏度为0.62V/kPa，开路电压高达11.47V左右，具有优越的机械稳定性和低检测限（8.71pa）。”王磊表示。

以纤维材料作为织物基底的人体传感器，能让医学可穿戴设备更具透气性、透汗性等功能，更加贴合人体皮肤。团队制备的传感器可用于实时监测人体各类运动信息，如手腕的弯曲、放松运动，和每个手指的弯曲、拉伸运动，在监测人体健康状态方面具有潜在应用价值。

人体信息的“监察员”

作为医学柔性电子部件，人体传感器就像人体信息的“监察员”，具有检测信息的重要作用。其中包括电生理传感器、生化传感器，以及检测运动信息的人体传感器、仿生传感器、多参数传感器等。

不同类型的人体传感器通过感知血压、心率、呼吸、体温等人体内的各项功能信息，将其按一定规律转换为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求，帮助评估人体健康状态。2008年，深圳先进院组建医学微系统实验室，针对医学柔性电子前沿领域重点与难题进行研究。

以检测人体运动信息的传感器为例，其通过检测人体内的各项功能指标，帮助评估人体健康状态。“对于中风患者，通过检测人体运动信息的人体传感器可以检测出病人在康复过程中运动机能的变化，通过一系列的指标评判病人的恢复情况。”王磊说。

柔性可穿戴设备在帮助人们进行健康管理、提升生活质量的同时，也存在着个人信息泄露、安全隐患等问题。而人体传感器同样可能存在数据安全隐患，数据误差可能造成设备对人体健康状态的误判。对此，王磊团队自主设计了一套人体通信系统，用于保证人体传感器网络的安全性，提高传感器收集信息的能效。

紧跟前沿 双向转化

当前，随着柔性电子、仿生材料、AI、5G等技术的发展，医学领域的柔性电子设备，如多参数集成汗液传感器、皮肤柔性可穿戴系统、电磁脑调控及血糖检测、仿生自调节助力系统等成为研究人员关注的重点。

深圳先进院团队利用学科交叉优势，在医学柔性电子领域实行双向转化。一方面，与前沿技术相结合，突破核心技术瓶颈；另一方面寻找临床应用路径，实现研究成果转移转化。

以连续血糖监测设备为例。目前，我国糖尿病患者人数超过1.16亿，位居全球第一，每年直接和间接用于糖尿病的花费将近1000亿元，是当前社会面临的一大重要健康问题。连续血糖监测设备可以连续监测人体内的血糖水平，帮助患者调控饮食、运动和用药的规律。然而，国内对该研究领域鲜有布局。

在此前的研究中，深圳先进院医工所微创中心聂泽东、王磊团队基于人体血糖波动会引起人体自主神经变化，从而影响到心电图、脑电图等生理信号的变化，建立可穿戴生理信号与血糖波动的关联，实现一种无创的血糖波动检测，在糖尿病前期筛查、糖尿病人筛查、连续血糖监测、高低血糖预警等领域具有潜在应用价值。

下一步，研究团队将探索基于新材料的织物执行器、触觉传感器、静电驱动器等创新微器件，及相应分析方法的临床应用路径，并分析可穿戴医疗设备和手术机器人产品更新换代的核心技术瓶颈。目前，王磊团队已在手术机器人、呼吸机智能通气等医疗器械领域与相关企业开展合作。（刁雯蕙）

来源： 《中国科学报》

用于工业机器人中的各类传感器，你都知道几种？

在工业自动化领域，机器人需要传感器提供必要的信息，以正确执行相关的操作。一份报告预测，到2021年，全球工业机器人传感器市场将以约8％的复合年增长率（CAGR）稳步增长。对于包括消费者和汽车在内的机器人传感应用，另一份报告明确指出，到2027年，视觉系统将单独成就57亿美元的市场，力传感器市场将超过69亿美元。

下面列出了工业机器人中最常用到的传感器。

二维视觉传感器

二维视觉是一个可以执行从检测运动物体到传输带上的零件定位等多种任务的摄像头。许多智能相机都可以检测零件并协助机器人确定零件的位置，机器人可以根据接收到的信息适当调整其动作。

三维视觉传感器

三维视觉系统必须拥有两个不同角度的摄像机或激光扫描器，用以检测对象的第三维度。例如，零件取放便是利用三维视觉技术检测物体并创建三维图像，分析并选择最好的拾取方式。

力/力矩传感器

如果说视觉传感器给了机器人眼睛，那么力/力矩传感器则给机器人带去了触觉。机器人利用力/力矩传感器感知末端执行器的力度。多数情况下，力/力矩传感器位于机器人和夹具之间，这样，所有反馈到夹具上的力都在机器人的监控之中。有了力/力矩传感器，装配、人工引导、示教、力度限制等应用才得以实现。

碰撞检测传感器

这种传感器有各种不同的形式，其主要应用是为作业人员提供一个安全的工作环境，协作机器人最需要它们。一些传感器可以是某种触觉识别系统，通过柔软的表面感知压力，给机器人发送信号，限制或停止机器人的运动。

一些传感器还可以直接内置在机器人中。有些公司利用加速度计反馈，还有些则使用电流反馈。在这两种情况下，当机器人感知到异常的力度时，便触发紧急停止，从而确保安全。

要想让工业机器人与人进行协作，首先要找出可以保证作业人员安全的方法。这些传感器有各种形式，从摄像头到激光等，目的是告诉机器人周围的状况。有些安全系统可以设置成当有人出现在特定的区域/空间时，机器人会自动减速运行，如果人员继续靠近，机器人则会停止工作。最简单的例子是电梯门上的激光安全传感器。当激光检测到障碍物时，电梯门会立即停止并退回，以避免碰撞。

其它传感器

市场上还有很多的传感器适用于不同的应用。例如焊缝追踪传感器等。

触觉传感器也越来越受欢迎。这类传感器一般安装在抓手上，用来检测和感觉抓取的物体是什么。传感器通常能够检测力度并得出力度分布的情况，从而知道对象的确切位置，让你可以控制抓取的位置和末端执行器的抓取力度。另外还有一些触觉传感器可以检测热量的变化。

视觉和接近传感器类似于自动驾驶车辆所需的传感器，包括摄像头、红外线、声纳、超声波、雷达和激光雷达。某些情况下可以使用多个摄像头，尤其是立体视觉。将这些传感器组合起来使用，机器人便可以确定尺寸，识别物体，并确定其距离。

射频识别（RFID）传感可以提供识别码并允许得到许可的机器人获取其他信息。

麦克风（声学传感器）帮助工业机器人接收语音命令并识别熟悉环境中的异常声音。如果加上压电传感器，还可以识别并消除振动引起的噪声，避免机器人错误理解语音命令。先进的算法甚至可以让机器人了解说话者的情绪。

温度传感是机器人自我诊断的一部分，可用于确定其周遭的环境，避免潜在的有害热源。利用化学、光学和颜色传感器，机器人能够评估、调整和检测其环境中存在的问题。

对于可以走路、跑步甚至跳舞的人形机器人，稳定性是一个主要问题。它们需要与智能手机相同类型的传感器，以便提供机器人的准确位置数据。在这些应用采用了具有3轴加速度计、3轴陀螺仪和3轴磁力计的9自由度（9DOF）传感器或惯性测量单元（IMU）。

传感器是实现软件智能的关键组件，没有传感器，很多复杂的操作就不能实现。它们不仅实现了复杂的操作，同时也保证这些操作在进行的过程中得到良好的控制。

工业机器人避障主要用到哪些传感器？

移动机器人需要通过传感器实时获取周围的障碍物信息，包括尺寸、形状和位置信息，来实现避障。避障使用的传感器有很多种，目前常见的有视觉传感器、激光传感器、红外传感器、超声波传感器等。

超声波传感器

超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间，通过d=vt/2测量距离，其中d是距离，v是声速，t是飞行时间。

上图是超声波传感器信号的一个示意。通过压电或静电变送器产生一个频率在几十kHz的超声波脉冲组成波包，系统检测高于某阈值的反向声波，然后使用测量到的飞行时间计算距离。超声波传感器一般作用距离较短，普通的有效探测距离几米，但是会有一个几十毫米左右的最小探测盲区。由于超声传感器成本低、实现方法简单、技术成熟，是移动机器人中常用的传感器。

红外传感器

一般的红外测距都是采用三角测距的原理。红外发射器按照一定角度发射红外光束，遇到物体之后，光会反向回来，检测到反射光之后，通过结构上的几何三角关系，就可以计算出物体距离D。

当D的距离足够近的时候，上图中L值会相当大，如果超过CCD的探测范围，虽然物体很近，传感器反而看不到了。当物体距离D很大时，L值就会很小，测量精度会变差。因此，常见的红外传感器的测量距离都比较近，小于超声波，同时远距离测量也有最小距离的限制。另外，对于透明的或者近似黑体的物体，红外传感器是无法检测距离的。但相对于超声来说，红外传感器具有更高的带宽。

激光传感器

常见的激光雷达是基于飞行时间的（ToF，time of flight），通过测量激光的飞行时间来测距d=ct/2，类似前面提到的超声测距公式，其中d是距离，c是光速，t是从发射到接收的时间间隔。

比较简单的方案是测量反射光的相移，传感器以已知的频率发射一定幅度的调制光，并测量发射和反向信号之间的相移，如上图。

调制信号的波长为lamda=c/f，其中c是光速，f是调制频率，测量到发射和反射光束之间的相移差theta之后，距离可由lamda*theta/4pi计算得到，如上图。

视觉传感器

常用的计算机视觉方案也有很多种， 比如双目视觉，基于TOF的深度相机，基于结构光的深度相机等。

基于结构光的深度相机发射出的光会生成相对随机但又固定的斑点图样，光斑打在物体上，因为与摄像头距离不同，被摄像头捕捉到的位置也不相同。先计算斑点与标定的标准图案在不同位置的偏移，利用摄像头位置、传感器大小等参数就可以计算出物体与摄像头的距离。

双目视觉的测距本质上也是三角测距法，由于两个摄像头的位置不同，就像人的两只眼睛一样，看到的物体也不一样。两个摄像头看到的同一个点P，在成像的时候会有不同的像素位置，此时通过三角测距就可以测出这个点的距离。

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