Touch Sensing on Semi-Elastic Textiles with Border-Based Sensors

要約

この研究は、感知領域に追加のセンサーを配置する必要がなく、代わりに布地の境界に配置されたセンサーに依存する、半弾性布地の表面を使用したタッチセンシングの新しいアプローチを示しています。
提案されたアプローチは、伸縮性のあるジャージー生地とさまざまな機械学習モデルを含む実験を通じて実証されます。
特定の境界ベースのセンサー設計のパフォーマンスが詳細に評価されます。
視覚マーカーを使用することにより、最もパフォーマンスの高い視覚センサー配置は、125 mm x 125 mm のエリア上で 1.36 mm の平均二乗誤差で単一のタッチ ポイントを予測します。
私たちは、82.85% の精度で 3 つのインデント レベル (0、15、20 mm) でタッチを分類できるテキスタイルのみのプロトタイプを構築しました。
私たちの結果は、このアプローチがウェアラブル技術やスマートテキスタイルに応用できる可能性があり、これらの分野での更なる探究の有望な手段となることを示唆しています。

要約(オリジナル)

This study presents a novel approach for touch sensing using semi-elastic textile surfaces that does not require the placement of additional sensors in the sensing area, instead relying on sensors located on the border of the textile. The proposed approach is demonstrated through experiments involving an elastic Jersey fabric and a variety of machine-learning models. The performance of one particular border-based sensor design is evaluated in depth. By using visual markers, the best-performing visual sensor arrangement predicts a single touch point with a mean squared error of 1.36 mm on an area of 125mm by 125mm. We built a textile only prototype that is able to classify touch at three indent levels (0, 15, and 20 mm) with an accuracy of 82.85%. Our results suggest that this approach has potential applications in wearable technology and smart textiles, making it a promising avenue for further exploration in these fields.

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