Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Một cái nhìn tổng quan thực nghiệm về cảm biến trường điện
Tóm tắt
Trường điện tồn tại trong mọi nơi. Chúng bị ảnh hưởng bởi các sinh vật sống, vật liệu dẫn điện và các thực thể mang điện khác. Cảm biến trường điện là một kỹ thuật đo lường tụ điện thụ động phát hiện sự thay đổi trong các trường điện và có mức tiêu thụ năng lượng rất thấp. Chúng tôi khám phá các ứng dụng tiềm năng của công nghệ này và so sánh nó với các cách tiếp cận đo lường khác, chẳng hạn như cảm biến tụ điện chủ động. Năm nguyên mẫu đã được tạo ra để cung cấp cái nhìn tổng quan về các trường hợp sử dụng tiềm năng và cách chúng so sánh với các công nghệ khác. Kết quả của chúng tôi tiết lộ rằng cảm biến trường điện có thể được sử dụng cho các ứng dụng trong nhà cũng như ngoài trời. Ngay cả việc sử dụng di động cũng có thể khả thi nhờ vào mức tiêu thụ năng lượng thấp của công nghệ này.
Từ khóa
#cảm biến trường điện #kỹ thuật đo lường #ứng dụng công nghệ #tiêu thụ năng lượng thấpTài liệu tham khảo
Braun A, Dutz T, Kamieth F (2013) Capacitive sensor-based hand gesture recognition in ambient intelligence scenarios. In: Proceedings of the 6th international conference on pervasive technologies related to assistive environments, ACM, New York, PETRA ’13, pp 5:1–5:4. https://doi.org/10.1145/2504335.2504340
Clippingdale AJ (1993) The sensing of spatial electrical potential. PhD thesis, University of Sussex
Cohn G, Morris D, Patel SN, Tan DS (2011) Your noise is my command: sensing gestures using the body as an antenna. In: Proceedings of the SIGCHI conference on human factors in computing systems, ACM, New York, pp 791–800. https://doi.org/10.1145/1978942.1979058
Cohn G, Gupta S, Lee TJ, Morris D, Smith JR, Reynolds MS, Tan DS, Patel SN (2012) An ultra-low-power human body motion sensor using static electric field sensing. In: Proceedings of the 2012 ACM conference on ubiquitous computing, ACM, New York, UbiComp ’12, pp 99–102. https://doi.org/10.1145/2370216.2370233
Gebrial W, Prance R, Harland C, Clark T (2006) Noninvasive imaging using an array of electric potential sensors. Rev Sci Instrum 77(6):063708. https://doi.org/10.1063/1.2213219
Grosse-Puppendahl T, Berghoefer Y, Braun A, Wimmer R, Kuijper A (2013) Opencapsense: a rapid prototyping toolkit for pervasive interaction using capacitive sensing. In: Pervasive computing and communications (PerCom), 2013 IEEE international conference, IEEE, pp 152–159. https://doi.org/10.1109/PerCom.2013.6526726
Grosse-Puppendahl T, Dellangnol X, Hatzfeld C, Fu B, Kupnik M, Kuijper A, Hastall M, Scott J, Gruteser M (2016) Platypus—indoor localization and identification through sensing electric potential changes in human bodies. In: 14th ACM international conference on mobile systems, applications and services (MobiSys), ACM, New York. https://doi.org/10.1145/2906388.2906402
Harland C, Clark T, Prance R (2001) Electric potential probes-new directions in the remote sensing of the human body. Meas Sci Technol 13(2):163
Iqbal J, Lazarescu MT, Tariq OB, Lavagno L (2017) Long range, high sensitivity, low noise capacitive sensor for tagless indoor human localization. In: Advances in sensors and interfaces (IWASI), 2017 7th IEEE international workshop, IEEE, New York, pp 189–194
Kaila L, Raula H, Valtonen M, Palovuori K (2012) Living wood: a self-hiding calm user interface. In: Proceeding of the 16th international academic MindTrek conference, ACM, New York, MindTrek ’12, pp 267–274. https://doi.org/10.1145/2393132.2393191
Matthies DJ, Strecker BA, Urban B (2017a) Earfieldsensing: a novel in-ear electric field sensing to enrich wearable gesture input through facial expressions. In: Proceedings of the 2017 CHI conference on human factors in computing systems, ACM, New York, pp 1911–1922
Matthies DJC, Roumen T, Kuijper A, Urban B (2017b) Capsoles: who is walking on what kind of floor? In: Proceedings of the 19th international conference on human–computer interaction with mobile devices and services, ACM, New York, MobileHCI ’17, pp 9:1–9:14. https://doi.org/10.1145/3098279.3098545
Mujibiya A, Rekimoto J (2013) Mirage: exploring interaction modalities using off-body static electric field sensing. In: Proceedings of the 26th annual ACM symposium on user interface software and technology, ACM, New York, UIST ’13, pp 211–220. https://doi.org/10.1145/2501988.2502031
Poupyrev I, Schoessler P, Loh J, Sato M (2012) Botanicus interacticus: interactive plants technology. In: ACM SIGGRAPH 2012 emerging technologies, ACM, New York, p 4. https://doi.org/10.1145/2343456.2343460
Pouryazdan A, Prance R, Prance H, Roggen D (2016) Wearable electric potential sensing: a new modality sensing hair touch and restless leg movement. In: Proceedings of the 2016 ACM international joint conference on pervasive and ubiquitous computing: adjunct, ACM, New York, pp 846–850. https://doi.org/10.1145/2968219.2968286
Prance R, Beardsmore-Rust S, Watson P, Harland C, Prance H (2008) Remote detection of human electrophysiological signals using electric potential sensors. Appl Phys Lett 93(3):033906. https://doi.org/10.1063/1.2964185
Rus S, Braun A, Kuijper A (2017) E-textile couch: towards smart garments integrated furniture. In: Braun A, Wichert R, Maña A (eds) Ambient Intell. Springer, Cham, pp 214–224
Sato M, Poupyrev I, Harrison C (2012) Touché: enhancing touch interaction on humans, screens, liquids, and everyday objects. In: Proceedings of the SIGCHI conference on human factors in computing systems, ACM, New York, pp 483–492. https://doi.org/10.1145/2207676.2207743