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图片来源:news.mit.edu

麻省理工学院研究人员开发出可感知用户动作并作出反应的织物

纺织品生产可能是人类已知最古老的技术之一,但事实证明,要将信息时代的成果融入我们的衣物并不容易。一些尝试,例如谷歌 Project Jacquard,试图让服装迈入现代时代,但效果并不理想。 

麻省理工学院与瑞典的研究人员开发了一种新型纤维,用它可以制造出能够检测自身拉伸或压缩程度,并即时通过压力、侧向拉伸或振动提供触觉反馈的服装。 

团队认为,这类织物可用于制作辅助泳者训练、帮助运动员控制呼吸的服装,还可帮助从疾病或手术中康复的患者恢复正常呼吸节奏。 

这种多层纤维中心带有一条液体通道,可由专门的液体系统激活。该系统通过向通道内加压和注入压缩空气或水等流体来控制纤维的几何形态,使纤维像人造肌肉一样运作。纤维中还嵌有可拉伸的传感器,能够检测并测量拉伸程度。由此制成的复合(多组分)纤维足够细且柔韧,可以在标准商用机器上缝制、编织或针织。 

这种名为OmniFibers的纤维于2021年10月在用户界面软件与技术协会的线上会议上亮相。这一新型纤维结构具有多项关键特性。它极其纤细,且采用廉价材料,因此相对容易被编织成各种织物形态。它的外层采用与普通聚酯纤维相似的材料,因此与人体皮肤兼容。 

该织物响应迅速,能够传递多种力量,因此可以用于快速反馈系统,支持学习或借助触觉进行远程通信。科学家指出,现有人造肌肉纤维大多存在缺陷:它们要么依靠热量激活,接触人体皮肤时可能导致过热,要么能效较低或训练过程繁重。此外,这些系统的响应和恢复时间往往较慢,难以用于需要即时反馈的场景。 

图片来源: scitechdaily.com

作为该材料的首个测试应用,团队开发了一种内衣,歌手可以穿着它来追踪并重现呼吸肌的运动,随后通过同一件衣物提供动觉反馈,帮助其保持最佳姿势和呼吸模式,从而获得理想的演唱效果。 

麻省理工学院研究员奥兹贡·基利奇·阿夫萨尔说:「演唱对我来说格外亲切,因为我的妈妈是一名歌剧演员,她是女高音。」在开发和制作这件服装的过程中,研究人员与受过古典训练的歌剧演员凯尔西·科顿合作。他们请这位歌手穿着由这种机器人纤维制成的服装演唱,并记录下织入布料中的电压传感器的运动数据。随后,他们将这些数据转化为相应的触觉反馈。 

“最终,我们实现了织物所需的感觉和触发方式,既能录制并重现我们从经验丰富的歌手生理活动中捕捉到的复杂动作,又能将这些动作传递给新手,而不是传给歌手本人。这样,我们不仅能从专家那里获得这些知识,还能把它传授给正在学习的人”

奥兹贡·基利奇·阿夫萨尔麻省理工学院研究员
图片来源: scitechdaily.com

尽管目前的初步测试是在声乐教学的背景下进行的,但同样的方法也可用于帮助运动员了解在特定情况下如何最好地控制呼吸。方法是监测经验丰富的运动员完成各种动作时的状态,并刺激那些「正在工作」的肌肉群。最终,人们希望这种服装能帮助患者在接受重大手术或罹患呼吸系统疾病(如新冠)后恢复健康的呼吸,甚至可作为睡眠呼吸暂停的替代疗法。 

阿夫萨尔在斯德哥尔摩皇家理工学院攻读博士学位期间开展了这项工作。她解释说:「呼吸的生理机制其实相当复杂。我们并不完全清楚自己用到了哪些肌肉,以及呼吸生理由哪些部分构成。」因此,他们设计的服装包含独立模块,可在用户吸气和呼气时监测不同的肌肉群,并重现特定动作,以刺激每个肌肉群的激活。 

媒体艺术与科学教授石井裕表示,他预见了该技术的诸多应用:「每个人都需要呼吸。呼吸对生产力、自信心和工作能力有很大影响。呼吸对唱歌很重要,同时也有助于术后或抑郁症的康复。冥想时呼吸也很重要。」他认为,该系统还可用于训练呼吸以外的其他肌肉运动。 

图片来源: techexplorist.com

“我们的许多艺术家都在研究令人惊叹的书法,但我想感受笔触的动态,这可以通过由这种带反馈的材料制成的袖套和手套来实现。奥运会运动员也可以穿上能够重现顶尖运动员动作的服装来磨炼技能,无论是举重运动员还是滑雪运动员”

石井裕媒体艺术与科学教授

这种柔软的纤维复合材料外形类似纱线,由五层构成: 

  • 最内层的流体通道
  • 含有工作液的硅胶弹性管
  • 柔软可拉伸的传感器,通过电阻变化来检测形变
  • 可拉伸的外层编织聚合物网,用于控制纤维的外部尺寸
  • 不可拉伸的线材,对整体拉伸性能起机械限制作用

“这项研究很好地结合了纤维层面的工程与织物层面的设计。该工作展示了多种机器针织技术,包括嵌入式针织和主动间隔织物,代表了在纺织品中嵌入驱动纤维方法的先进水平。在谈论可穿戴设备与主动织物的交互时,形变传感和反馈的集成至关重要”

姚林颖卡内基梅隆大学人机交互副教授

研究人员计划继续改进这种织物,包括其控制电子元件和压缩空气供给系统,使其尽可能隐蔽且更加小巧,同时开发一套能够生产更长纤维的生产系统。未来几个月内,团队计划开始实验,利用该系统将技能从专家传授给初学的歌手,之后研究各种运动训练方式,包括编舞师和舞者的动作。