IT之家 10 月 19 日消息，麻省理工学院（MIT）工程师研发出一款柔软可穿戴的形状感知薄片，能够自主追踪自身形变，可用于游戏控制、虚拟现实以及物理康复治疗等场景。这项技术利用光纤追踪薄片本身的三维形态，实验室测试中误差控制在 0.5 厘米以内。团队成员、MIT 机械工程研究生余启凡（Qifan Yu，音译）表示，传统刚性传感器方案误差大约在 1 至 2 厘米，该成果“至少和现有技术处于同一水平”。薄片即便局部受损依旧可以工作，只是目前光纤的粗细程度还达不到服装应用的理想状态。 IT之家注意到，这项研究对应的论文《通过光波导阵列实现全柔性多功能形状感知》近期发表于《Advanced Intelligent Systems》期刊。论文介绍，光波导可以感知双向弯曲，阵列排布设计用于识别各类形态。光纤信号组合采集的方式减少了所需传感元件数量，同时提升抗损毁能力。光纤还能感知压力，因此可以检测外力。在康复演示中，它可以识别按压在前臂上的动作。 普通光纤由透光纤芯与包裹纤芯的包层构成，光纤弯曲时，抵达远端的光通量会下降；通过测量输出光强，就可以推算弯曲程度。MIT 对此做了改进：使用柔性橡胶纤芯替代玻璃纤芯，并采用黑色染料包层。光纤一侧经过刻意粗糙化处理，当光纤向该侧或另一侧弯曲时，光损耗量各不相同，由此实现方向感知。 大量这类光纤被嵌入硅胶薄片，每根光纤一端搭载 LED 光源，另一端配备光传感器。传感本体完全柔软，但整片薄片整体不具备拉伸性。外置电路板负责采集数据，算法将数据还原出薄片完整三维外形。这套原型包含 14 根波导，每根长 160 毫米，分为两层，每层 7 根，以锯齿形排布在一块 16×16×0.5 厘米、厚度 0.5 厘米的硅胶片内。电子元器件安置在薄片边缘，模数转换器通过 I2C 总线向微控制器传输数据。三维重建在 MATLAB 中运行，每秒大约完成 3 次，该速率包含传感器采样、数据记录以及绘图。 为确定最优布局，团队先对不同波导排布方案进行仿真：给定已知形变形态，模拟每根光纤对应的光输出，再将读数送入重建算法估算三维形状，对比估算结果和真实形状。其中一种锯齿间距方案拟合精度最佳。仿真测试中，每层波导数量在 3 至 20 根之间，角度 0 至 35 度，针对 6 种目标形态，叠加 10% 噪声，每种场景重复 30 次试验。研究人员发现，调整波导倾斜角度对精度的提升效果，优于单纯增加波导数量。 抗损毁测试中，切断或断开部分光纤后，剩余光纤依旧可以重建整体外形。仿真显示，14 根波导中最多 3 根失效时，误差维持在 0.3 厘米以内；当失效数量达到 5 根及以上，误差上升至约 1 厘米甚至更高。 研究团队依据仿真结果制作实体薄片，并进行对角弯折测试。精度测试将薄片铺在三个已知外形的 3D 打印模具上，评估指标为真实曲面与重建曲面之间的均方根距离，结果分别是 0.37 厘米、0.28 厘米和 0.45 厘米。压力感知模块目前无法输出经过校准的压力数值，且压力检测和形状感知两套模式相互独立。所有可穿戴演示均由论文作者在自身身体上完成；针对手腕、肘关节角度采用简易换算方式，因为关节拉伸会干扰形状重建算法，论文未提及穿戴舒适度。 余启凡表示，这套系统面向全柔性传感面，在人体周边使用时安全性更高。论文共同作者、MIT 机械工程助理教授凯特琳 · 贝克尔（Kaitlyn Becker）称，团队希望开发工具，帮助物理治疗师长期追踪、量化患者康复进展，实现不同治疗阶段之间更精准的对比。除此之外，该技术还可在虚拟现实中复刻人体动作、用于机器人远程操控，或是应用于软体机器人。 更细的光纤能够拓宽适用场景，因此研究人员计划优先减薄薄片。当前 1 毫米粗的光纤未来有望做到几十微米，细于人类发丝。增加光纤数量之后，有望打造智能衣物。团队还提出后续研究方向：替换 MATLAB 通用求解器，使用运算速度更快的求解方案；增加波导层数、缩小波导尺寸，在更薄的薄片上获取更高细节；开发可以同时测量压力与形态的薄片；以及研发可拉伸电子器件。 参考资料： https://news.mit.edu/2026/shape-sensing-sheet-digitally-tracks-movement-bends-twists-1008

  • 情报分类：技术学习与提效
  • 分类依据：内容涉及技术、AI、软件工具或工程实践
  • 信息来源：资讯 / IT之家
  • 发布时间：2026/10/19 11:18:20