論文の概要: Distributed Sensing Along Fibres for Smart Clothing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09057v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 10:08:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 16:07:24.333236
• Title: Distributed Sensing Along Fibres for Smart Clothing
• Title（参考訳）: スマート衣服のための繊維に沿った分散センシング
• Authors: Brett C. Hannigan, Tyler J. Cuthbert, Chakaveh Ahmadizadeh, Carlo Menon
• Abstract要約: 繊維の複数の領域に沿った局所ひずみを測定するために,プロトタイプの衣服,コンパクトな読み出し回路,アルゴリズムを導入する。 ひずみ信号に選択的に応答するために、長さに沿って調整可能な感度を有するヘリカル補助糸センサを用いている。 肩・肘・手首関節角度の再建において,光学式モーションキャプチャと比較して約5degの誤差が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.024113475677323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Textile sensors transform our everyday clothing into a means to track movement and bio-signals in a completely unobtrusive way. One major hindrance to the adoption of "smart" clothing is the difficulty encountered with connections and space when scaling up the number of sensors. There is a lack of research addressing a key limitation in wearable electronics: connections between rigid and textile elements are often unreliable and they require interfacing sensors in a way incompatible with textile mass production methods. We introduce a prototype garment, compact readout circuit, and algorithm to measure localized strain along multiple regions of a fibre. We employ a helical auxetic yarn sensor with tunable sensitivity along its length to selectively respond to strain signals. We demonstrate distributed sensing in clothing, monitoring arm joint angles from a single continuous fibre. Compared to optical motion capture, we achieve around 5{\deg} error in reconstructing shoulder, elbow, and wrist joint angles.
• Abstract（参考訳）: 布地センサーは、私たちの日常の衣服を、動きやバイオシグナルを全く目立たない方法で追跡する手段に変える。 スマート」な衣服を採用する際の大きな障害の一つは、センサーの数を拡大する際に接続や空間に遭遇する困難である。 ウェアラブルエレクトロニクスの鍵となる限界に対処する研究の欠如がある。硬質と繊維要素の接続は信頼できないことが多く、繊維の大量生産方法と互換性のない方法で界面センサーを必要とする。 繊維の複数の領域に沿って局所的なひずみを測定するためのプロトタイプ,コンパクトな読み出し回路,アルゴリズムを導入する。 ひずみ信号に選択的に応答するために、長さに沿って調整可能な感度を有するヘリカル補助糸センサを用いる。 衣服における分散センシング, 単一連続繊維からの腕関節角度のモニタリングを行った。 肩,肘,手関節角度の再構成において,光学的モーションキャプチャに比べて約5{\deg}誤差が得られた。

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