Fusing Stretchable Sensing Technology with Machine Learning for Human–Machine Interfaces

计算机科学 机器人学 传感器融合 人工智能 数码产品 机器学习 构造(python库) 人机系统 机器人 人机交互 纳米技术 材料科学 工程类 电气工程 程序设计语言
作者
Ming Wang,Ting Wang,Yifei Luo,Ke He,Liang Pan,Zheng Li,Zequn Cui,Zhihua Liu,Jiaqi Tu,Xiaodong Chen
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:31 (39) 被引量:157
标识
DOI:10.1002/adfm.202008807
摘要

Abstract Sensors and algorithms are two fundamental elements to construct intelligent systems. The recent progress in machine learning (ML) has produced great advancements in intelligent systems, owing to the powerful data analysis capability of ML algorithms. However, the performance of most systems is still hindered by sensing techniques that typically rely on rigid and bulky sensor devices, which cannot conform to irregularly curved and dynamic surfaces for high‐quality data acquisition. Skin‐like stretchable sensing technology with unique characteristics, such as high conformability, low modulus, and light weight, has been recently developed to solve this issue. Here, the recent progress in the fusion of emerging stretchable electronics and ML technology, for bioelectrical signal recognition, tactile perception, and multimodal integration is summarized, and the challenges and future developments are further discussed. These efforts aim to accelerate various perception and reasoning tasks for advanced intelligent applications, such as human–machine interfaces, healthcare, and robotics.
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