随着未来几年5G技术的建立，通过无线网络进行大量数据传输的成本将大大降低。在物联网（AIoT）下部署大量传感器，实现实时感知信息采集、数据管理和分析，这将使智能家居和智能制造成为可能。数字孪生（digital twin）是一个物理系统的数字拷贝,可进行实时控制，优化产品和生产线。然而，由于在网络空间建立一个与实体对等的数字系统的复杂性，取得的进展非常有限。

来自上海大学、苏州大学以及新加坡国立大学的科研团队合作报道了研制的传感系统采用图案化电极的触觉TENG (T-TENG) 传感器，可以检测软体驱动器抓手的滑动、接触位置和夹持方式。

研究成果解析

软体驱动器的弯曲角度测量通过长度TENG (L-TENG) 传感器在带电正齿轮与电负性材料之间的接触分离产生信号测得。因此，无论是由自我驱动引起的运动，还是由外界刺激引起的运动，都可以被感知。

此外，由一个单电极 T-TENG 和一个L-TENG 传感器组成的基于手套的人机交互界面用于对机械手进行实时控制，验证了实时信号处理系统。其次，为了实现反馈功能，通过3D打印制造了集成TENG 传感器的三执行器软抓手。

利用 ML 技术进行数据分析，成功演示了软体驱动器抓手感知握持状态，实现对象识别，并建立了数字孪生 演示，在虚拟现实环境中模拟机器人操作和实时目标识别。软体 TENG 传感器的建立表明数字孪生在智能工厂的生产管理和产品预测的应用上具有巨大的潜力。

图1：用于软体驱动器抓手的低成本摩擦纳米发电机 (TENG)及其digital twin应用的示意图。

图2：触觉TENG（T-TENG）传感器的工作机理及表征。

图3：长度TENG (L-TENG) 传感器的工作原理及其在HMIs中的实时验证。

图4：结合TENG传感器的软体驱动器抓手及机器学习训练结果。

图5：长度TENG (L-TENG)和触觉TENG (T-TENG)传感器与digital twin无人仓库系统、机器学习(ML)技术集成。

该工作提出并研究了一种结合两个TENG传感器的软体驱动器传感抓手系统。通过T-TENG传感器与L-TENG传感器结合，无论是自我驱动还是外界刺激引起的运动都可以被感知。

传感系统的实时信号处理能力表明了实现该系统在人机界面应用的潜力。基于改进的软体驱动器抓手, 在重复的虚拟环境中,该数字孪生模型可以模拟机器人操作和实时目标识别,并可以在下一代智能无人工厂和车间管理仓库方面进一步用于装配线生产控制管理。

参考资料：

https://www.nature.com/articles/s41467-020-19059-3

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