近日,中科院北京纳米能源与系统研究所王中林院士和王杰研究员课题组在国际顶级期刊Advanced Function Material (影响因子:16.836) 上发表题为“A Motion Vector Sensor via Direct-Current Triboelectric Nanogenerator”的研究工作。
A) I): 基于DC-TENG结构的自驱动运动矢量传感器. II): 基于AC-TENG结构的传统自驱动传感器. B) 自驱动运动矢量传感器的平面位移运动示意图. C) 自驱动运动矢量传感器的工作原理. D-F) 自驱动运动矢量传感器不同运动位移下的电信号. G) 自驱动运动矢量传感器可以获取的运动参数,例如位移、速度、加速度、角度和角速度.图1示例了自驱动运动矢量传感器的结构和工作原理。图1A展示了自驱动矢量传感器的结构,主要由四个电荷收集电极(CCE:E1、E2、E3和E4)和一个摩擦电极(FE)组成。图1B表示TVS的运动轨迹示意图。图1C表示在TVS中集成一个3.6 nF的电容器作为储能器,可以根据电容器电压的变化监测运动参数。图1D中的电信号对应TVS在图1B中的运动轨迹。根据传感器的输出信号及信号后处理:可以监测运动物体的位移、速度、加速度、角度和角速度五种参数(图1G)。 要点二:平动矢量传感器
图2.平动矢量传感器的性能
A) 在加速度3 m s−2时,TVS电压与实际运动位移之间线性关系. B) TVS电压的一阶微分与速度之间的线性关系. C) TVS电压的二阶微分与速度之间的线性关系. D) TVS监测运动参数的实景图. E) 速度0.15 m s−1时,VST的输出电压。F) I): TVS监测运动参数过程. II): 实时监测运动速度的软件界面。图2展示了平动矢量传感器的性能。图2A表示在恒定加速度3 m s−2时,TVS电压与运动位移之间有很好的线性关系,从而可以获取位移参数。图2B表示 TVS电压的一阶微分与速度之间的线性关系(R2 = 0.9955),灵敏度为1600 (V s−1 )/(m s−1 )。图2C表示TVS电压的二阶微分与速度之间的线性关系(R2 = 0.9715),灵敏度为352 (V s−2 )/(m s−2 ) 。这说明TVS不仅具有高位移灵敏度,还可以同时监测速度和加速度。图E和F验证了TVS的速度灵敏度,在马达上提前设定0.15 m s−1的速度值,通过电压信号和监测软件得到了相同、正确的速度参数0.1502 m s−1。 要点3:转动矢量传感器
图3.转动矢量传感器(R-TVS)
A) R-TVS可监测机器人关节运动状态.B) R-TVS定子和转子的结构结构. C、D) R-TVS电压的一阶微分与角速度(顺时针和逆时针)之间的线性关系. E) 转速为3 r min−1时,R-VST的输出电压。F) R-TVS实时监测角速度的软件界面。图3显示了转动矢量传感器在监测机器人关节运动方面的应用。R-TVS由转子和定子两部分组成,具体结构如图3B。图3C和3D展示了R-TVS输出电压的一阶微分数值与旋转角速度良好的线性度(顺时针R2 = 0.9952和逆时针R2 = 0.9855)。另外结合后期软件显示可以实时监测角速度的变化情况,从而可应用于监测机器人的关节运动情况。 要点4:自驱动方向传感器(T-TVS)
图4.自驱动方向传感器(T-TVS)
A) T-TVS的结构及方向识别. B) T-TVS在东北和西南方向的识别演示. C) T-TVS在东南和西北方向的识别演示. D) T-TVS在相同位移,不同运动方向条件下的矢量图.E) T-TVS在不同位移,不同运动方向条件下的电压输出。F)正弦值与电压响应之间的线性拟合关系,θ取值范围为0°至90°。 T-TVS可根据LED灯的指示判断运动的方向,不仅可指示东、南、西、北四个单一的方向,还可以指示东南、西北、东北和西南方向。指示灯在黑暗中还可用于照明,既提供了方向指示,还提供了照明功能。
图5. 自驱动智能轨迹识别系统
A) 基于TVS结构的自驱动智能识别系统流程.B) 商业鼠标和基于T-TVS的智能鼠标在轨迹跟踪性能方面的对比实验. C) 基于T-TVS的智能笔结构及原理. D) 智能笔书写的数字和字母展示。图5.展示了基于T-TVS结构的自驱动智能识别系统图5A表示根据T-TVS移动时产生的信号经过模板匹配算法计算后,可以追踪到传感器的运动轨迹。于是设计了基于T-TVS的智能鼠标,并将其与商业鼠标进行对比试验发现,二者的灵敏度相当(图5B)。根据T-TVS可小型化的优势,作者还设计了基于T-TVS的智能笔,不仅可以准确地识别和书写数字和字母,还可以曲面上自由书写。
结论
本文展示了一个基于DC-TENG的自驱动运动矢量传感器,可以直接监测多种运动参数,例如位移、速度、加速度、角度和角速度。此传感器展现出了优秀的灵敏度以及抗干扰性能。另外通过进一步的结构设计和优化,作者还设计了基于自驱动运动矢量传感器的旋转传感器、方向传感器、智能鼠标和智能笔,分别可实现关节旋转运动监测、照明指示方位、轨迹跟踪和智能书写识别功能。总的来说,自驱动运动矢量传感器极大地促进人机交互和人工智能在小型化、自驱动化方面的发展趋势。 文章链接:A Motion Vector Sensor via Direct-current Triboelectric Nanogeneratorhttps://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202002547