CN110623673A - 一种用于驾驶员手势识别的全柔性智能腕带 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于驾驶员手势识别的全柔性智能腕带，包含了感知模块、采集模块和处理模块。感知模块集成了应变与压力感知阵列，基于导电聚合物制备的应变计记录驾驶员手腕手势状态信息，利用导电聚合物在拉伸与压缩过程中，用以区分驾驶员手腕向内或者向外运动。在驾驶过程中，处理模块根据智能腕带测量到的应变与压力值，得到驾驶员实时的手势状态信息，计算出驾驶员操作方向盘的转向与转向角度。提出驾驶行为智能识别算法对手势信息的处理，实现驾驶行为的实时判断，提高驾驶行为识别成功率。

Description

一种用于驾驶员手势识别的全柔性智能腕带

技术领域

本发明涉及柔性电子制造领域，特别涉及一种用于驾驶员手势识别的全柔性智能腕带及其制备方法。

背景技术

全柔性智能腕带具有良好的变形能力，与柔软皮肤的兼容性好，实时监测驾驶员的生理信息，实现驾驶员手势操作行为的监测，在可穿戴电子与安全驾驶领域将得到更加广泛的应用，有助于提高驾驶员的操作水平，减少交通事故的发生率，推动驾驶员驾驶行为向智能化发展。

在驾驶行为监测中，全柔性智能腕带长时间地、稳定地记录驾驶员的生理与运动操作状态信号，实时监测驾驶操作的方向与转向大小信息，为驾驶员安全驾驶提供技术保障。目前，徐国卿、刘理等发明一种对车内驾驶行为异常监控方法和系统，比较分析汽车方向盘转角信息和汽车速度信息，判定汽车的驾驶行为是否异常，一定程度上能有效监控掌握的车内的驾驶情况（一种对车内驾驶行为异常监控方法和系统，CN200910105794.7）。目前技术发明中，传感器系统安装成本高，一定程度上影响驾驶员的操作行为，柔性技术发展将在驾驶员操作手势行为监测中有待深入研究，如何发明监测驾驶过程中的转向以及转向大小装置有待研究，为驾驶行为与疲劳驾驶识别提供技术保障，推动柔性电子皮肤在生理健康监测、安全驾驶等领域的应用。

实际中，全柔性智能腕带在驾驶行为监测、安全驾驶、人机交互等得到了广阔的应用，同时对电子器件的材料、结构、应用情形提出了新的要求。在满足生物兼容性与舒适性的要求，基于导电聚合物的全柔性智能腕带，将为驾驶行为的监测提供技术解决方案。在获取的驾驶行为数据基础上，全柔性智能腕带还提供了驾驶行为识别的智能处理方法。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明的第一目的在于提供一种全柔性智能腕带设计与制备方法。所设计的全柔性智能腕带集成了应变与压力感知阵列，基于导电聚合物应变传感器用于驾驶员手腕变形状态的监测，在拉伸与压缩过程中，应变传感器的输出电阻值会增大与减小，用以区分驾驶员手腕向内或者向外运动，也就用于区分向右或者向左的驾驶行为。基于导电聚合物电极制备的平行板电容压力传感器，介电层同样采用聚合物薄膜材料，所制备的电容压力传感器在外加压力等激励信号作用，输出不同的电压信号，利用输出电容信号值变化情况能计算出外加负载大小，用于测量驾驶员转弯角度大小。应变与压力单元均匀间隔排布在柔性弹性基板上，利用丝网印刷将网版图案（传感阵列导线图案）将引线印制到弹性基板上，实现与传感单元之间的连接，将传感器的信号引出来，实现驾驶员手势的转向与转向角度的测量。

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明的第二目的在于提供一种基于全柔性智能腕带的驾驶行为识别方法。将设计与制备的全柔性智能腕带戴在驾驶员的手腕上，用于记录驾驶过程的手腕的压力与应变数据，生成对应的训练数据集和测试数据集。对训练数据集中的压力与应变数据进行去噪、滤波等预处理，提取传感阵列记录到数据的特征信息。同样提取测试数据集的特征信息，提出驾驶行为智能识别算法，实时识别驾驶员的手势信息，并此基础上，完成对驾驶行为的识别（转向以及转向角度大小），为驾驶员安全驾驶提供技术支持。

本发明提出一种基于全柔性智能腕带的驾驶行为识别方法，包括集成应变和压力传感阵列的全柔性智能腕带、数据采集模块、数据处理模块等。所设计、制备的全柔性智能腕带能实时驾驶员手势信息，驾驶行为智能识别算法对手势信息的处理，实现驾驶行为的识别。

进一步地，本发明所述的一种全柔性智能腕带设计与制备方法，包括以下步骤：

（1）制备基于聚二甲硅氧烷的柔性基板，并裁剪成与驾驶员手腕形状类似的图案；

（2）通过溶液法配置导电离子胶，将导电离子胶单体粉末、交联剂、催化剂、离子盐等按照一定的比例与次序在去离子水中合成导电离子胶薄膜；

（3）利用激光切割导电离子胶薄膜成应变计和电容电极的尺寸大小；

（4）电容压力传感器的组装，在两层电容电极之间加入介电层材料（一种环氧树脂胶带），实现电极材料与胶带之间的集成；

（5）在准备好的柔性弹性基板上，通过转印方式将应变单元和电容压力单元分别转移到弹性薄膜的指定位置上，在柔性弹性基板上完成应变与压力传感阵列的集成；

（6）利用丝网印刷工艺制备连接传感单元的导线，引出传感器单元的信号，为记录传感单元采集到的信号提供技术支持；

（7）利用有机聚合物对传感阵列封装，保证器件的柔软性能，完成柔性智能腕带的制备，提高全柔性智能腕带的可靠性与使用寿命。

进一步地，本发明所述一种基于全柔性智能腕带的驾驶行为识别方法，包括以下步骤：

（1）利用智能绑带记录驾驶员不同弯曲方向与弯曲角度的应变和压力分布数据，构造驾驶行为数据样本集，分为训练样本集和测试样本集；

（2）对记录到的应变和压力数据进行预处理，主要通过滤波处理剔除高频噪声信号；

（3）选取测试样本数据的特征信息，给出驾驶行为的特性表达方法，分别计算不同弯曲方向与弯曲角度下的特征信息分布情况；

（4）提出特征信息的模式识别与匹配方法，对测试样本集的数据进行体征提取与特征匹配识别处理；

（5）计算出测试样本的分类情况，比较分析识别结果准确率，在识别驾驶员手势信息的基础上，实现驾驶行为的成功识别。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，由于本发明一种全柔性智能腕带，集成了应变与压力功能感知模块，其功能材料与基板均为聚合物材料，采用聚合物完成器件制备和有机高分子聚合物进行封装，具有与皮肤类似的机械性能，能够跟随皮肤表面的变形而共同变形，在长时间的驾驶行为监测中，不会对驾驶员带来不适的感觉，拓展了全柔性智能腕带的应用范围。进一步地，全柔性智能腕带集成应变与压力传感阵列，利用聚合物应变计在压缩与拉伸过程输出电阻变化值（负与正）情况，易于实现驾驶员手势行为的识别，提出智能识别方法实现对驾驶员手势行为的识别，提高驾驶行为的安全性。

综上所述，本发明——一种用于驾驶员手势识别的全柔性智能腕带及其制备方法，能提供较好的拉伸和压缩性能，通过应变单元输出正的或者负的电阻变化，区分驾驶员的左转或者右转手势行为，判断驾驶员的向左或者向右转向行为；应变与压力单元采集到具体的应变与压力值大小，实时判断驾驶行为的转向及转向角度值，提高驾驶行为的识别成功率。

附图说明

图1 全柔性智能腕带示意图；（a）基于柔性智能腕带的驾驶行为监测场景图；（b）柔性智能腕带结构设计图；（c）集成应变与压力的功能单元示意图；（d）应变与压力的工作原理。

图2 全柔性智能腕带应变感知功能与电容压力感知功能测试结果。

图3 全柔性智能腕带制备工艺过程。

图4 基于全柔性智能腕带的驾驶行为识别框架，主要包括信号采集、预处理、特征提取、模式特别、分类与驾驶行为识别等。

11-全柔性智能绑带；12-传感数据采集单元；13-数据处理模块。

21-柔性弹性基板；22-导电聚合物应变计；23-导电引线；24-导电聚合物电容电极；25-电容介电层薄膜。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

参见图1，所设计加工制备的全柔性智能腕带集成聚合物应变传感阵列和电容压力传感阵列。全柔性智能腕带11穿戴在手腕的背部（基于柔性智能腕带的驾驶行为监测场景图如图1a所示），通过数据采集模块12采集到驾驶过程手势变化产生的应变与压力信息，并通过数据处理模块13对采集到的应变与压力信息进行处理，得到驾驶员的手势状态信息，进一步判断驾驶行为（向左或者向右转向及相应的转向角度大小）。采用聚合物智能腕带的柔软特性大大增强了腕带的可穿戴能力和与驾驶员之间的兼容性，方便其在长时间驾驶行为监测中的应用。所设计的柔性智能腕带结构设计如图1b所示，应变传感单元22与电容压力（导电聚合物电容电极24和电容介电层薄膜25组成的平行板电容结构）感知单元均匀间隔排布在一起，同时集成到同一可拉伸弹性基板21上，通过传感阵列的多个单元同时记录驾驶过程的行为与手势信息，提高驾驶行为记录信号的精度，通过印刷碳膏导线23将传感单元的数据都引出来。智能绑带中的应变和压力传感单元如图1c所示，给出了传感阵列中的感知单元情况。基于导电聚合物的应变传感器与基于电容压力传感器的功能原理如图1d所示，聚合物应变传感器在拉伸变形情形下电阻值会增大，电阻变化值△R为正值；聚合物应变传感器在受压变形情形下电阻值会减小，电阻变化值△R为负值，利用此特性可以区分手腕向左还是向右转动。电容压力传感器采用导电聚合物电极，介电层采用聚合物薄膜，其在外加负载作用下，电容发生变化，以此通过电容变化情况计算出受到的压力作用。

例如图2，给出了测试应变与压力信号变化情况与手腕转动角度（以右手为例，向内弯曲的角度为正，向外翻转的角度为负，具体角度以手腕与手臂之间的夹角为准）之间的关系。参见图2a，应变传感器记录到手腕从-90°到90°的弯曲状态下的应变计电阻变化情况，给出了转向及转向角度和电阻变化之间的关系。从图中观察得到，手腕向右转动时，应变传感单元收到压缩，电阻值减小，△R为负值；手腕向左转动时，应变传感单元收到拉伸，电阻值增大，△R为正值。根据测量记录到的电阻变化值△R的情况，可以直接得到手腕的转动弯曲情况，为驾驶行为的识别提供了可行的方案。参见图2b，电容压力传感器记录到手腕从-90°到90°的弯曲状态下的电容的变化情况，给出了转向角度和电容值变化之间的关系。在手腕弯曲过程中，结合应变变化值和电容变化值，可以得到手腕的弯曲方向和弯曲角度值。

本发明给出全柔性智能腕带的制备方法，参见图3，包括以下步骤：

（1）制备基于聚二甲硅氧烷的柔性基板，并裁剪成与驾驶员手腕形状兼容的大小的薄膜；

（2）通过溶液法配置导电离子胶，将导电离子胶单体粉末、交联剂、催化剂、离子盐等按照一定的比例与次序在去离子水中合成导电离子胶薄膜；

（3）利用激光切割导电离子胶薄膜成应变计和电容电极的尺寸大小；

（4）在两层电容电极（导电聚合物薄膜）之间加入介电层材料（一种环氧树脂胶带），实现电极材料与介电层薄膜之间的组装，完成电容压力传感器的制备；

（5）在准备好的柔性弹性基板上，通过转印方式将应变单元和电容压力单元分别转移到弹性薄膜的指定位置上，在柔性弹性基板上完成应变与压力传感阵列的集成；

（6）丝网印刷导线，实现导线与感知单元之间的相连，引出传感器单元的信号，为记录传感单元采集到的信号提供技术支持；

（7）有机聚合物对传感阵列封装，完成柔性智能腕带的制备，提高器件的使用寿命。

制备方法实例：

下面结合具体实例和图3对本发明作进一步说明。图3为本发明全柔性智能腕带制备流程，其中，

（1）聚二甲硅氧烷的柔性基板的制备：将聚二甲硅氧烷溶液与凝固剂=10:1的比例倒入烧杯中，搅拌均匀，真空抽掉溶液中的气泡，静置半小时，然后通过旋涂制备厚度为50微米的聚二甲硅氧烷薄膜，并裁剪成指定的形状大小，完成柔性基板的制备；

（2）通过溶液法配置导电离子胶，将导电离子胶单体粉末（丙烯酰胺）、交联剂（亚甲基双丙烯酰胺）、自由基诱发剂（过硫酸铵）、催化剂（四甲基乙二胺）、离子盐（氯化钠）等按照一定的比例与次序在去离子水中合成导电离子胶溶液，倒入指定模具中制备成导电离子胶薄膜，然后通过紫外光对离子胶薄膜固化20分钟，然后在氯化钠离子溶液中浸泡4小时，提高离子胶的导电能力；

（3）利用激光（功率1瓦）切割导电离子胶薄膜成应变计（4毫米*1毫米）和电容电极（2毫米*2毫米）的尺寸大小；

（4）在两层电容电极之间加入介电层材料（一种环氧树脂胶带VHB4910），实现电极材料与胶带之间的集成，完成电容压力传感器的组装；

（5）在准备好的柔性弹性基板上，通过转印方式将应变单元和电容压力单元分别转移到弹性薄膜的指定位置上，等距间隔排放，设计制备的柔性传感阵列如图1b所示，在柔性弹性基板上同时集成应变与压力传感阵列；

（6）通过丝网印刷工艺将碳膏溶液印制到柔性基板上，实现导线（碳膏）与感知单元之间的相连，引出传感器单元的信号，为记录传感单元采集到的信号提供技术支持；

（7）利用有机聚合物（环氧树脂）对传感阵列封装，完成柔性智能腕带的制备，提高器件的使用寿命。提升全柔性智能腕带的可穿戴能力，支持驾驶行为监测与安全驾驶。

应用实例说明：

通过图3所示的加工制备工艺方法，完成全柔性智能腕带的制备，并将智能腕带穿戴在驾驶员的手腕背部，用于记录驾驶过程手势的状态信息，提出驾驶行为智能识别方法（图4），实现驾驶行为的分类与识别，为驾驶行为的预测和安全驾驶提供技术支持。参见图4，所提出的驾驶行为智能识别方法主要步骤包括：（1）利用智能绑带记录驾驶员不同弯曲方向与弯曲角度的应变和压力分布数据，其构造驾驶行为数据样本集，分为训练样本集和测试样本集；（2）对记录到的应变和压力数据进行预处理，主要通过滤波处理剔除高频噪声信号；（3）选取测试样本数据的特征信息，给出驾驶行为的特性表达方法，分别计算不同弯曲方向与弯曲角度下的特征信息分布情况；（4）提出特征信息的模式识别与匹配方法，对测试样本集的数据进行体征提取与特征匹配识别处理；（5）计算出测试样本的分类情况，比较分析识别结果准确率，实现驾驶行为的成功识别。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种用于驾驶员手势识别的全柔性智能腕带，包含了感知模块、采集模块和处理模块，感知模块集成了应变与压力感知阵列，基于导电聚合物制备的应变计用于驾驶员手腕变形状态的监测，利用导电聚合物在拉伸与压缩过程中，用以区分驾驶员手腕向内或者向外运动。

2.根据权利要求1所述的全柔性智能腕带，其特征在于，所述全柔性智能腕带包括应变与压力传感阵列，采用柔性导电聚合物设计与制备而成，所述感知功能单元均集成在同一柔性弹性基板。

3.根据权利要求1所述的全柔性智能腕带，其制备方法，包括以下步骤：

（1）制备基于聚二甲硅氧烷的柔性基板，并裁剪成与驾驶员手腕形状类似的图案；

（2）通过溶液法配置导电离子胶，将导电离子胶单体粉末、交联剂、催化剂、离子盐等按照一定的比例与次序在去离子水中合成导电离子胶薄膜；

（3）利用激光切割导电离子胶薄膜成应变计和电容电极的尺寸大小；

（4）电容压力传感器的组装，在两层电容电极之间加入介电层材料（一种环氧树脂胶带），实现电极材料与胶带之间的集成；

（5）在准备好的柔性弹性基板上，通过转印方式将应变单元和电容压力单元分别转移到弹性薄膜的指定位置上，在柔性弹性基板上完成应变与压力传感阵列的集成；

（6）利用丝网印刷工艺制备连接传感单元的导线，引出传感器单元的信号，为记录传感单元采集到的信号提供技术支持；

（7）利用有机聚合物对传感阵列封装，保证器件的柔软性能，完成柔性智能腕带的制备，提高全柔性智能腕带的可靠性与使用寿命。

4.根据权利要求1所述的基于全柔性智能腕带驾驶员手势识别方法，其特征在于，导电聚合物的应变传感器利用输出电阻值的正负情况直接决定驾驶行为的转向；根据测量到的应变与压力值，计算得到驾驶员的手势状态信息，同时得到驾驶员操作方向盘的转向角度，实现驾驶行为的实时判断，提出驾驶行为智能识别算法对全柔性智能腕带记录手势信息的处理，实现驾驶行为的识别，所述的基于全柔性智能腕带驾驶行为识别方法，包括以下步骤：

（1）利用智能绑带记录驾驶员不同弯曲方向与弯曲角度的应变和压力分布数据，其构造驾驶行为数据样本集，分为训练样本集和测试样本集；

（2）对记录到的应变和压力数据进行预处理，主要通过滤波处理剔除高频噪声信号；

（3）选取测试样本数据的特征信息，给出驾驶行为的特性表达方法，分别计算不同弯曲方向与弯曲角度下的特征信息分布情况；

（4）提出特征信息的模式识别与匹配方法，对测试样本集的数据进行体征提取与特征匹配识别处理；

（5）计算出测试样本的分类情况，比较分析识别结果准确率，实现驾驶行为的成功识别。