Современная электроника №4/2025

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 17 WWW.CTA.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 4 / 2025 Перспективы разработки Электронное устройство с поддерж- кой обучения ИИ на основе трибоэ- лектрических датчиков разработано с большим потенциалом и представ- ляется недорогим и энергосберегаю- щим решением для современного человека. Диапазон чувствительно- сти трибоэлектрического датчика значительно улучшен с помощью структур усечённых по форме элек- тродов в миллиметровом масштабе, нанесённых на контактную поверх- ность. Получая кинетическую энер- гию от движения стопы (обычной ходьбы), устройство зарядит конден- сатор ёмкостью 27 мкФ за 3–4 минуты, что достаточно для поддержки моду- ля датчика Bluetooth IoT для передачи данных о температуре и влажности. Кроме того, с помощью сенсорно- го носка можно обнаруживать раз- личные действия человека с точно- стью 96,67% [12]. Согласно источнику, продемонстрирована фитнес-игра виртуальной реальности (VR), где устройство испытывали в качестве интерфейса управления. В проекции идентификации и мониторинга двигательной актив- ности человека всё сказанное даёт перспективы к улучшению функци- онального применения устройства не только в приложениях для умно- го дома, но и для создания виртуаль- ных манекенов с искусственно вос- производимыми движениями: для испытаний, в том числе краш-тестов разного назначения. К примеру, это может быть анализ аварийной ситу- ации при столкновении человека и автомобиля для выработки решений в пользу защиты человека, его жиз- ни и здоровья. Изготовление трибоэлектрического текстильного датчика Трибоэлектрический текстильный датчик содержит два слоя: слой гене- рации положительного заряда и слой генерации отрицательного заряда. Сначала материал разрезается на требуемые размеры и форму, кото- рые изготавливаются из металли- зированной ткани (полиэстер Cu), покрытой клеем. Для изготовления электрода (слоя) положительного заряда к одной стороне проводяще- го материала прикрепляется тонкая нитриловая пленка. Другой проводя- щий электрод покрывается с другой стороны плёнкой из силиконовой резины. Процесс нанесения покры- тия заключается в том, чтобы сна- чала дозировать требуемые количе- ства частей A и B EcoFlex TM 00-30 в смесительную ёмкость (1A:1B по объёму или весу), затем тщатель- но перемешивать смесь в течение 3 минут, а затем смешанный рас- твор залить в форму, напечатанную на 3D-принтере, после чего должно следовать 20-минутная выдержка при температуре +70°C для отвер- ждения. Для датчика без поверх- ностных структур неотверждённая смесь непосредственно наклеива- лась на проводящий текстиль для формирования плоской поверхно- сти. Покрытый силиконовой резиной текстильный материал пришивался к покрытой нитрилом основе не про- водящей ток тканью для инкапсуля- ции. Экспериментальное измерение  характеристика Выходные сигналы при активации датчика T-TENG измерялись осцил- лографом DSO-X3034A с использова- нием высокоомного зонда 100 МОм. Калибровка выходного напряжения для трибоэлектрических датчиков проводилась с помощью динамоме- тра Mecmesin, MultiTest 2.5-i со ско- ростью 600 мм/мин –1 . Моделирова- ние методом конечных элементов электрического потенциала между двумя трибоэлектрическими слоями (Eco-flex и Nitrile) численно рассчиты- валось с использованием программ- ного обеспечения COMSOL. Напря- жение в динамике и ток короткого замыкания измерялись электроме- тром (модель 6514), а сигналы ото- бражались и записывались с помо- щью осциллографа. Модуль Bluetooth для передачи данных датчиков тем- пературы и влажности изготовлен из датчиков BLE (CYALKIT-E02) со встроенным датчиком температуры и влажности (Si7020-A20). Аналого- вые сигналы напряжения генериру- ются устройством для мониторинга в реальном времени HMI в обработ- ке аппаратной схемы, состоящей из платы микроконтроллера (ESP32- PICO-KIT V4). Для анализа получен- ных данных используется ПО MATLAB [12]. В целом устройство оснащено несколькими функциональными воз- можностями для сбора и преобразо- вания электроэнергии в рамках IoT и распознавания походки, а также мониторинга активности человека. Дальнейшие исследования позволят получить более полную информацию о пользователях, начиная от их раз- влечений, социальных сетей, спор- тивной активности, статистики от умного дома и др. Выводы Мы показали лишь некоторые примеры уже принятых в серию электронных устройств, разработки которых велись в 2020–2023 годах. В основном эти разработки зарубеж- ного производства. Однако идеи могут использоваться и российскими раз- работчиками. Методы искусственного интеллек- та (ИИ) значительно усилят интел- Рис. 20. Статичные сигналы сидения от слушателей в аудитории Виртуальный класс Сигнал о неподвижном сидении