东大团队打造超拉伸摩擦电触摸板，实现Transformer算法辅助的手势识别

主要观点总结

东北大学田野教授团队设计出一种超可拉伸摩擦电触摸板，具有砂纸微表面，并解决了水凝胶电极的多个问题。该设计实现了Transformer算法辅助的手势识别及无人机在极端环境下的控制。相关论文发表在Nano Energy上。团队对未来技术的优化和应用领域扩展进行规划。

关键观点总结

关键观点1: 超可拉伸摩擦电触摸板的研发成功

田野教授团队通过多层叠加工艺结合高性能水凝胶摩擦电传感器阵列和丝网印刷液态金属，实现了触摸板的创新设计。该设计解决了水凝胶电极的多个问题，如导电性、灵敏度和抗冻性。

关键观点2: Transformer算法在触摸板技术中的应用

团队成功将Transformer算法应用于手势识别，实现了96.83%的精准滑动模式预测。此外，通过物联网技术的集成，开发出一种人工智能辅助手势识别系统，能够容纳随机和非固定模式的滑动信号。

关键观点3: 触摸板的测试与挑战

在零下二十几度的气温下，团队进行了户外测试，确保触摸板能够精准地识别手势命令并实现无人机的飞行控制。整个过程中充满了挑战，团队需要反复尝试和调整。

关键观点4: 该技术的未来发展和应用领域

该技术有望推动智能交互平台的发展，并在可穿戴设备、无人机控制、智能家居、医疗健康等领域实现应用。团队计划进一步优化摩擦电触摸板的性能和应用范围，并探索更多的应用领域。

文章预览

近日，东北大学田野教授和团队设计出一种超可拉伸摩擦电触摸板，其具有砂纸微表面。 研究中，通过多层叠加工艺结合高性能水凝胶摩擦电传感器阵列和丝网印刷液态金属，课题组成功实现了 Transformer 算法辅助的手势识别，以及实现了极端环境下无人机飞行方向的控制。 图 | 田野（来源：田野） 这种创新设计不仅解决了水凝胶电极长期存在的导电性、灵敏度和抗冻性等问题，还通过与 带有砂纸微结构的 硅胶的结合，实现了优异的摩擦电功率密度和压力敏感性。 课题组还基于丝网印刷技术涂覆液态金属电路，确保了触摸板在大面积应变下的稳定性能。 此外，通过物联网技术的集成，他们还开发出一种人工智能辅助手势识别系统，该系统能够容纳随机和非固定模式的滑动信号，并使用 Transformer 算法对时间序列数据进行实时解析，能够实现 96.83% ………………………………