基于自供电MXene-锌离子电容压力传感器的人体运动与姿态分类及其深度学习应用

来自Ma等研究人员开发了一种柔性自供电锌离子电容压力传感器，具有高灵敏度（0.597 μA/kPa和0.624 mV/kPa）、宽检测范围（0.8 Pa–2 MPa）、快速响应（～50 ms）和增强的环境稳定性。结合深度学习算法（1D-CNNs），该传感器实现了精准实时运动监测，应用于康复训练、手势识别等可穿戴领域，解决了柔性传感器依赖外部电源、环境稳定性差及数据解析难题。

　　

研究人员开发了一种基于MXene-锌离子电容（zinc-ion capacitor）和凝胶电解质的柔性自供电压力传感器，其灵感来源于生物皮肤中离子介导的传感机制。该器件通过压力作用下Zn²⁺迁移产生信号，无需外部供电，实现了0.597 μA/kPa和0.624 mV/kPa的高灵敏度、0.8 Pa–2 MPa的宽检测范围、～50 ms的快速响应，以及在湿度、温度和机械循环变化下的优异稳定性。通过结合一维卷积神经网络（1D-CNNs），该传感器可实时分类人体姿态与运动状态，应用于康复监测、手势识别等可穿戴领域，为电子皮肤（electronic skin）和生物兼容设备提供了轻量化、高精度的解决方案。