智能手套作为一种在嵌入式界面以及便携式电子产品领域应用于前景很大的新型器件，近年来受到国内外学术界和工业界的普遍注目。现有手势辨识传感器大多依赖构建压力传感元件的方式构建接触式手势辨识，或通过剪切传感单元构建倾斜辨识。这不仅使辨识准确度受限于传感单元个数，更加造成智能手套的交互体验无法提高。

近日，北京大学信息科学技术学院张海霞教授课题组研制出一种新型的基于织物的自驱动非接触式智能手套。它融合摩擦起电原理与空间静电感应效应，利用四个电极才可超过0.48mm的平均值一维分辨率。

与此同时，该智能手套需要检测垂直距离不多达5cm的带电体在感应器电极传感范围内的运动，因此构建了非接触式手势辨识。涉及研究成果以《应用于手势辨识的基于织物的自驱动非接触式智能手套》（Fabric-BasedSelf-PoweredNoncontactSmartGlovesforGestureRecognition）为题，于2018年9月被材料科学领域最重要期刊《材料化学期刊A》（JournalofMaterialsChemistryA）接管；信息学院2014级本科生吴瀚翔为第一作者，张海霞教授为通讯作者。

不同于传统智能手套基于传感单元阵列构建对于压力、剪切等物理量的数字式传感，该仿真智能手套利用预起电过程中累积于带电体表面的电荷，根据空间偏移导致的静电势变化在电极上所产生的感应电流，通过计算出来多个电极电压的比较大小构建双方向一维偏移的定位。由于利用摩擦表面自律产生的摩擦电荷，该智能手套构建了几乎的自驱动传感；又由于仿真定位方法的运用，只需四个电极才可构建一维高精度定位，相比于传统数字式传感器很大减少了电极数量；空间静电感应原理使得目标物体的偏移可瓦解智能手套所在平面，解决问题了压力传感器带给的交互体验严重不足，以及剪切传感器妨碍手势等问题。该智能手套通过用于凝二甲基硅氧烷（PDMS）外壳的纤维织物作为摩擦面，提升了电荷密度和信噪比；此外，用于洗涂抹碳纳米管（CNT）的棉布作为感应器电极，使智能手套全部基于织物，因此具备较好的柔性与皮肤适应性。

上述研究工作获得国家重点基础研究发展计划、国家自然科学基金、北京市自然科学基金等反对，在解决问题智能手套的供能问题、强化手势辨识传感器的分辨率以及减少作为嵌入式界面的用于体验方面获得了最重要突破。

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