スマートテキスタイル向け超高感度・高耐久ひずみセンサーを開発

未来のスマートテキスタイルが生き残るためには、その構成要素がレジリエント（強靭）である必要があります。研究者たちは、テキスタイルやソフトロボットシステムに組み込める超高感度で強靭なひずみセンサーを開発しました。

スプリング（スリンキー）のような設計で伸縮性を実現

研究者たちは、固体金属の円筒が螺旋状にパターン化されることで伸縮性を持つようになる、スリンキーのような見た目と挙動をする設計を考案しました。剛性のあるバルク材料（今回は炭素繊維）から始め、蛇がうねるような鋭い上下動を持つ「サーペンタイン・ミアンダー」パターンで加工することで、材料を伸縮性を持たせました。パターン化された導電性炭素繊維を、2枚の予め歪ませた弾性基板でサンドイッチ構造にしています。

接触変化で高感度を実現

センサーの全体的な電気伝導度は、パターン化された炭素繊維のエッジ同士が接触から外れるにつれて変化します。これはスリンキーの両端を引っ張ったときに個々の螺旋が接触から外れるのと同様です。このプロセスはわずかなひずみでも起こるため、センサーの高感度の鍵となっています。

特殊材料・クリーンルーム不要で低コスト

現在の高感度伸縮センサーがシリコンや金ナノワイヤーなどの特殊材料に依存しているのとは異なり、このセンサーは特別な製造技術やクリーンルームを必要としません。あらゆる導電性材料で製造可能です。研究者たちは、メスで刺す、ハンマーで叩く、車で轢く、洗濯機で10回洗うなどのテストでセンサーの強靭性を検証しました。センサーはすべてのテストを無傷でクリアしました。

機械学習で手のジェスチャーを分類

感度を実証するため、センサーを布製アームスリーブに組み込み、被験者に握りこぶし、開いた手、つまみ動作などのジェスチャーを行わせました。センサーは被験者の前腕筋肉の微小な変化を布越しに検知し、機械学習アルゴリズムがこれらのジェスチャーを正しく分類できました。このようなスリーブは、VRシミュレーション、スポーツウェア、パーキンソン病などの神経変性疾患の臨床診断など、あらゆる用途に使用できます。

アパレルへの統合を模索

この技術を差別化するもう一つの側面は、構成材料と組立方法の低コストさです。研究者たちは、人体との密接なインターフェースを提供するため、センサーをアパレルに統合する方法を探っています。このセンサーにより、現在のアプローチでは不可能な、一日を通じた生体力学的・生理学的測定が可能になります。

センサーのデモはTech Briefs TVで視聴可能です。詳細はLeah Burrowsまで：This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.; 617-496-1351。

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