基于共集成热敏电阻与二维回归模型的实时温度–应变解耦柔性电子皮肤及其人机交互应用

《InfoMat》：Temperature–strain decoupled electronic skin for human–machine interaction

　　

电子皮肤（E-skin）由于具有机械顺应性并能与人体皮肤共形接触，在可穿戴运动监测和人机交互方面具有应用前景。然而，在实际环境中，压阻式应变传感器本质上易受温度波动影响，热致电阻变化会叠加在应变信号上，导致实际条件下的基线漂移和传感不准确。为此，研究人员报道了一种具备实时温度–应变解耦能力的柔性电子皮肤平台。将蛇形应变传感器与小型化热敏电阻共集成于顺应性多层结构中，以同时监测机械变形和局部温度波动。通过多温度和多应变校准，建立二维回归模型，定量区分热贡献与机械贡献对电阻响应的作用。提取的有效温度系数进一步嵌入采集算法，实现温度诱导漂移的实时扣除。该器件表现出稳定的温度和应变响应，响应/恢复时间为100/200 ms，并在10 000次加载?卸载循环中保持可靠性能。集成热敏电阻保持应变不敏感的温度传感性能，在动态热条件下提供稳健的热参考。解耦输出有效抑制热诱导基线漂移，同时保留应变诱导波形。在人体运动监测中，E-skin平台在弯曲、拉伸、吞咽和扭转变形过程中实现稳定传感。解耦信号进一步无线映射至四自由度（4-DOF）机械臂，实现实时人机交互。该工作为在动态环境中运行的温度鲁棒可穿戴传感系统提供了一种物理可解释且潜在可扩展的策略。

研究背景与问题：电子皮肤（E-skin）具有机械顺应性、可拉伸性及与复杂曲面共形能力，适用于可穿戴健康监测、可拉伸晶体管、软机器人和人机交互（HMI）。压阻式应变传感器因结构简单、原理直接和制备方便而被广泛研究。但实际部署中，柔性压阻式应变传感器同时受到机械变形和环境温度波动影响；导电材料的固有温度敏感性使温度变化诱导的电阻变化与应变信号难以区分，造成显著基线漂移和测量保真度下降。现有温度补偿与解耦策略主要包括材料基、结构基和电路级方法：材料基方法通过复合材料工程或近零电阻温度系数（TCR）材料降低热敏感性，但难以显式校正动态温度漂移；结构基方法采用异质传感层或双模式架构，可能增加制备复杂度并限制可扩展性；电路级方法如惠斯通电桥依赖严格元件匹配并增加系统复杂度。更重要的是，这些常规方法通常缺乏动态变化条件下的实时温度–应变解耦能力；近期信号级补偿仍多限于经验校正或离线校准，缺乏物理可解释且可推广的解耦框架。因此，在柔性可拉伸传感器中实现温度与应变贡献的准确、实时解耦仍是挑战。研究人员提出模型驱动的实时温度–应变解耦策略：在可拉伸传感器架构中集成小型化热敏电阻，实时同步获取原始电阻信号和局部温度；通过多温度多应变校准建立二维回归模型，定量表征温度与应变贡献并验证其近似可分离性；将提取的有效温度系数嵌入实时数据采集算法，直接扣除温度诱导漂移。该工作结合最小结构修改、物理可解释建模和实时信号处理，为温度鲁棒应变传感提供实用且可扩展的方案，适用于环境温度波动不可避免且可靠应变检测必要的可穿戴系统与人机交互场景，论文发表在《InfoMat》。

关键技术方法：在30:1聚二甲基硅氧烷（PDMS，E~0.34 MPa）基底上制备蛇形Cu/PI应变传感层，并以20:1 PDMS（E~0.8 MPa）封装，共集成负温度系数（NTC）热敏电阻、有机硅框架和PCB，形成软–硬混合E-skin；采用飞秒激光图案化Cu/PI蛇形结构；通过COMSOL有限元分析（FEA）评估拉伸、扭转和弯曲下Cu/PI应变分布及瞬态热耦合；进行25–45°C多温度和多应变校准，建立二维回归模型、提取有效温度系数并嵌入实时解耦算法；利用片上系统（SOC）和蓝牙完成信号采集与无线传输；开展人体运动监测和4-DOF机械臂控制演示。人体测试经香港科技大学（广州）伦理委员会批准（批号HKUST(GZ)-HSP-2026-0060和HKUST(GZ)-HSP-2026-0214）。

研究结果：
2.1 解耦E-skin平台概念：通过多层软材料、蛇形Cu/PI和热敏电阻共集成及FEA，研究表明环境温度变化会使传统应变传感出现基线漂移和波形失真，而理想参考信号保持稳定；蛇形结构通过几何展开、旋转和面外变形重分配宏观变形，仅有限应变传递至导电迹线，保护金属层并维持电学稳定；系统流程为同步采集应变与温度、数字化、蓝牙传输、主机实时解耦并映射至4-DOF机械臂。结论是，该架构可同时提供实时温度参考和机械稳定性。
2.2 温度与应变传感性能：通过25–45°C热响应测试，应变传感器相对电阻变化随温度近线性增加，有效器件级TCR为0.29±0.0387%°C^?1，主要源于Cu的声子散射增强；NTC热敏电阻电阻随温度单调下降，可作为独立局部温度参考。应变响应单调且线性稳定，应变系数（GF）为0.07；低GF来自连续金属导电和蛇形几何的应变重分配，是灵敏度与机械鲁棒性之间的折中。16.67%应变下TCR为(0.30±0.007)%°C^?1，在33.33%、50%和66.67%应变下类似，TCR随应变近乎恒定；热敏电阻在应变下保持NTC行为且电阻几乎不随应变变化。焦耳热测试显示输入电流增加引起温升，热敏电阻与传感区趋势一致但记录温度略低。结论是温度贡献可近似作为加性项，热敏电阻可提供可靠温度参考。
2.3 E-skin电机械性能：通过不同PDMS配置的应力–应变测试、70%应变响应/恢复测试、15%阶跃应变测试、不同周期与频率动态测试、40%/50%/60%循环测试及10 000次5%应变加载–卸载循环，研究表明30:1/20:1配置降低整体刚度并保持结构完整；器件响应/恢复时间为100/200 ms，阶跃和动态响应稳定，长循环中无明显信号失效或严重性能退化。结论是该传感器具有快速、稳定和耐久的动态传感能力。
2.4 解耦传感性能：通过将传感器共形贴附于人体手臂多部位并监测运动与出汗引起的皮肤温度变化，研究表明未解耦时应变传感器电阻随温度明显增加；模型驱动解耦将温度诱导分量作为加性项，全二维回归模型分解温度贡献、应变贡献和温度–应变交互项，实验交互项较小且TCR随应变近不变，故采用平均有效TCR简化实时模型；简化模型与全模型在测试范围内仅引入小偏差（MAE 0.03%、RMSE 0.04%、最大绝对偏差0.11%）。瞬态热FEA显示293.15至300 K阶跃加热时Cu/PI传感区与热敏电阻位点峰值瞬时温差约0.41°C并随趋平衡减小；红外同步测量显示平均绝对温度失配0.88°C、RMSE 1.18°C、最大瞬时失配4.46°C、表观时间滞后约13.3 s，对应残差平均绝对约0.26%、RMSE约0.35%、最大瞬时约1.31%。解耦后应变信号在温度波动下近不变，基线漂移被抑制而原始应变波形保留；在肘、腕、指、吞咽、膝和头旋转等运动中稳定检测，热稳定时解耦与未解耦波形近同，动态加热/冷却时解耦输出抑制漂移，残差RMSE为0.09%–0.28%、信噪比（SNR）为6.77–18.91 dB。结论是实时解耦有效且不扭曲本征应变波形。
2.5 人机交互演示：通过VR头显用户佩戴多传感平台控制4-DOF机械臂，信号经蓝牙传输至Unity虚拟机械臂；将各通道相对电阻输出归一化并线性映射至目标角度，Axis A、Axis B、Axis C和Gripper E的映射系数分别为43.03、19.70、16.36和11.30°/%；基于300 K模拟峰值温度失配估计峰值目标命令偏差分别为5.21°、2.38°、1.98°和1.37°；同一记录信号有/无温度补偿比较显示，RMS角偏差分别为4.37°、2.51°、0.65°和1.66°，95百分位偏差分别为7.93°、3.54°、1.30°和2.65°。手指弯曲、人–机同步运动、多部位控制和指间开合均能实时驱动机械臂。结论是该策略可避免热漂移被误判为机械变形，实现无线实时HMI，并作为采集–解耦–传输–多自由度映射流程的概念验证。

讨论部分总结：该系统以热敏电阻作为局部温度参考，蛇形应变传感器在大变形下保持稳定电机械性能，二维回归模型驱动的解耦可实时去除温度诱导漂移；表观应变信号强烈受温度影响，但有效温度系数在0%–66.67%应变内基本不变（约0.29–0.31%°C^?1），温度–应变交互项较小，因此可用平均有效温度系数简化实时算法；与全二维模型相比，简化仅引入较小偏差；系统在多种人体运动及4-DOF机械臂实时控制中表现稳健。与材料、结构或电路基方法相比，该方法降低系统复杂度、提高可解释性和实时适应性。其局限在于模型建立并验证于25–45°C及测试应变范围，提取参数不宜无额外校准直接外推至更宽温度范围；更宽温应用需重新校准，非线性热响应显著时需高阶或分段模型；设备响应稳定时不必每次使用前进行完整多温度/多应变校准，初始参考参数可由初始记录窗口更新，但长期佩戴、重复变形、汗液暴露、环境老化或明显基线漂移后可能需要重新校准。未来工作将提高校准稳定性并扩展至更宽热条件和多模态传感系统；当前集成架构可发展为应变–温度双模式传感，通过多输入/多输出校准同时输出解耦应变和局部温度信号，实现机械与热信息跨信号解耦，从而构建信息更丰富的可穿戴HMI。

研究结论翻译：总之，研究人员开发了一种能够实时温度–应变解耦的可穿戴传感E-skin平台。集成热敏电阻提供可靠温度监测，应变传感器在大变形下保持稳定电机械性能。基于二维回归的模型驱动解耦策略可有效去除温度诱导漂移，确保动态热条件下应变传感准确。压阻式传感器的表观应变信号强烈受温度影响，而有效温度系数在所研究应变范围内近乎不变。测得温度系数在0%–66.67%应变范围内保持约0.29–0.31%°C^?1，二维回归模型中的温度–应变交互项相对较小。基于这一观察，采用平均有效温度系数建立简化实时解耦策略。与完整二维模型的定量比较表明，该简化在标定温度和应变范围内仅引入较小模型诱导偏差，支持实时解耦算法的有效性。系统在多种人体运动中表现稳健，并支持4-DOF机械臂实时控制，显示其在人机交互中的潜力。与常规材料、结构或电路基方法相比，该方法降低系统复杂度、提高可解释性和实时适应性。该策略为面向可穿戴与交互应用的温度鲁棒柔性电子提供实用路径。所提方法通过软件级校正降低了对复杂材料设计或额外电路补偿的需求，同时保持实时适应性。当前解耦模型在25–45°C标定温度范围和测试应变范围内建立并验证，因此提取参数不应在无额外校准情况下直接外推至更宽温度范围。对于更宽温度应用，可通过在目标范围内重新校准扩展同一框架；若非线性热响应显著，可能需要高阶或分段模型。此外，当器件响应保持稳定时，并非每次使用前都需要完整多温度/多应变校准，因为初始参考参数可由运行中的初始记录窗口更新；但长期佩戴、重复变形、汗液暴露、环境老化或明显基线漂移后可能需要重新校准。未来工作将聚焦提高校准稳定性，并将模型扩展至更宽热条件和多模态传感系统。特别是，当前集成应变传感与温度传感架构为应变–温度双模式传感提供了可行路径。未来系统可不仅将温度通道用于应变补偿，还可通过多输入/多输出校准模型同时输出解耦应变和局部温度信号，从而实现机械与热信息之间的跨信号解耦，用于信息更丰富的可穿戴人机界面。