KOS折纸摩擦电传感器

识别准确率99.38%

基于Kresling折纸结构的传感器，结合多尺度CNN实现驾驶行为监测和驾驶员识别。

Lv, Jingliang · Wang, Yu · Haiyue, Fu · Pei, Yulong · 解志杰

ACS Applied Materials & Interfaces 2024

参数信息

驾驶员识别准确率

99.38 %

技术优势

识别准确率提升

采用多尺度CNN处理传感器时序信号，将8名用户的识别准确率从96.25%提升至99.38%。

保护隐私

系统不依赖摄像头等侵入式设备，仅通过压力信号感知驾驶行为，避免隐私侵犯。

无需复杂结构

利用Kresling折纸结构的摩擦电传感器，结构简单且能够感知压力、时间等多种特征。

应用场景

• 驾驶行为监测：无需摄像头即可识别驾驶行为，用于疲劳预警或驾驶风格分析。
• 驾驶员识别：通过压力特征识别驾驶员身份，可用于个性化座椅和后视镜自动调节。
• 离手检测：通过方向盘压力信号检测驾驶员是否离手，用于自动驾驶接管预警。
• 智能座舱：集成到方向盘或座椅中，提供无摄像头的交互输入，丰富智能座舱功能。
• 人机交互：将物理按压转化为控制指令，用于车内非接触式控制或手势替代。