日常生活中一些常見的危險駕駛行為（疲勞駕駛、打電話等）往往是導致大量交通事故發(fā)生的“罪魁禍首”。研究人員已提出了各種方法來監(jiān)測駕駛員的狀態(tài)，但傳統(tǒng)檢測方法仍存在一些弊端，如難以在所有價格汽車中推廣、存在外部因素干擾、檢測精度低、電池壽命有限、可穿戴性不足和對環(huán)境造成負擔等。
作為一種新型綠色能源采集裝置，摩擦納米發(fā)電機（TENG）由于其成本低、制備簡單、材料選擇多樣等優(yōu)點，已被廣泛應用到交通領(lǐng)域以提高道路安全性。研究者們提出了通過監(jiān)測汽車速度、方向盤轉(zhuǎn)動以及駕駛員眼睛、嘴巴的肌肉運動等來檢測駕駛員狀態(tài)的方法。但目前這些方法仍然存在一系列問題，比如仍容易受到外部因素干擾、影響駕駛舒適度、可穿戴性不足、對人體或環(huán)境有害等。因此，有必要進一步提升駕駛員狀態(tài)監(jiān)測領(lǐng)域中摩擦電傳感器的性能。
近日，西南大學電子信息工程學院陳斌副教授團隊提出了一種基于NaCl/PVA水凝膠的綠色可拉伸摩擦電傳感器（NH-TES）。通過在PVA水凝膠中摻雜氯化鈉溶液，傳感器的靈敏度、輸出電壓和電流分別提高了約10.57、9.89和9.52倍。基于自然沉積的原理，利用犧牲模板在兩薄膜之間制備了接觸曲面，使傳感器的靈敏度、輸出電壓和電流又分別提高了約3.82、4.14和2.79倍。另外，團隊還探究了不同厚度水凝膠薄膜、不同施力頻率、外界環(huán)境不同濕度和溫度以及長時間工作對傳感器性能的影響。最終制備得到的傳感器在0-11.28和11.28-56.63 kPa的范圍內(nèi)分別具有1.95和0.5 V/kPa的高靈敏度。不僅如此，該傳感器具有良好的耐久性和穩(wěn)定性，在較為極端的環(huán)境下仍具有良好的傳感性能。接下來，團隊利用多個NH-TES構(gòu)成傳感陣列并結(jié)合機器學習算法開發(fā)了一種智能頸環(huán)用于識別多種不同的頸部運動，其最高分類準確率達到96.10%。不僅如此，團隊還基于該智能頸環(huán)設(shè)計了一個駕駛員多維信息監(jiān)測系統(tǒng)。通過實時監(jiān)測駕駛員的頸部運動和胸部呼吸，該監(jiān)測系統(tǒng)可以獲得關(guān)于駕駛員狀態(tài)的大量信息。結(jié)合智能算法提取相關(guān)參數(shù)后，該系統(tǒng)可以對駕駛員的疲勞程度、注意力集中水平以及健康情況進行實時判斷。最終，該團隊設(shè)計了一個界面用于詳細顯示駕駛員頸部運動和胸部呼吸信號、提取的相關(guān)參數(shù)值以及駕駛員的實時狀態(tài)。綜上，該系統(tǒng)可以檢測危險駕駛行為，監(jiān)測駕駛員的健康狀況并提供適當?shù)奶嵝，以提高駕駛安全并在一定程度防止公共場所病毒傳播。這項工作對駕駛員狀態(tài)監(jiān)測的進一步發(fā)展具有重要意義，也展現(xiàn)了TENG在智能交通領(lǐng)域的巨大潛力。研究成果以“Wearable and self-powered triboelectric sensors based on NaCl/PVA hydrogel for driver multidimensional information monitoring”為題發(fā)表于《Nano Energy》上。該成果的第一作者為西南大學電子信息工程學院碩士研究生羅方苑。
工作亮點：
2) 通過在水凝膠內(nèi)部引入適量氯化鈉溶液以及在薄膜表面構(gòu)造多孔微結(jié)構(gòu)，傳感器的性能分別提高了約9.99和3.58倍。
3) 結(jié)合機器學習算法，利用本次提出傳感器構(gòu)造的智能頸環(huán)實現(xiàn)了對不同人體頸部運動的高精度識別。
4) 基于該智能頸環(huán)構(gòu)建了一個駕駛員多維信息監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)提供了包括駕駛員的疲勞程度（五個級別）、注意力集中水平（五個等級）和健康狀況（兩個級別）在內(nèi)的詳細檢測結(jié)果以及適當提醒。
圖1
圖2
圖3
圖3展示了所提出傳感器的系列常規(guī)性能測試結(jié)果。包括：(a) 傳感器在0-60 kPa壓力范圍內(nèi)的輸出電壓，以及在不同壓力點下對應的 (b) 輸出電壓波形和 (c) 電流波形。傳感器的 (d) 輸出電壓波形和 (e) 輸出電流波形與頻率的關(guān)系。(f) 傳感器的電壓響應與濕度的關(guān)系。(g) 傳感器的響應時間和恢復時間。(h) 傳感器的最小檢測極限。(i) 傳感器在四個小時周期性壓力下的輸出電壓脈沖。(j) 傳感器在七天內(nèi)的輸出電壓脈沖。(k) 傳感器的電壓響應與溫度的關(guān)系。(l) 傳感器的輸出電流和電壓與外部負載電阻的關(guān)系。
圖4
結(jié)合機器學習算法，基于該傳感陣列構(gòu)造的智能頸環(huán)可以有效識別人體不同的頸部運動，具體流程和相關(guān)結(jié)果如圖4所示。(a)智能頸環(huán)監(jiān)測人體不同頸部運動的具體流程。智能頸環(huán)在人體 (b) 說話、(c) 轉(zhuǎn)頭和 (d) 咳嗽狀態(tài)下的輸出電壓波形。 (e) 智能頸環(huán)對不同頸部運動進行分類的過程。用于頸部運動分類的 (f) KNN、(g) SVM和 (h) CNN算法的混淆矩陣。
圖5
圖5 展示了基于智能頸環(huán)構(gòu)建的駕駛員多維信息監(jiān)測系統(tǒng)。(a) 駕駛員多維信息監(jiān)測系統(tǒng)的流程圖。(b) 駕駛員注意力集中程度和健康狀況的評價標準。
原文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2211285523008728
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