研究人员开发出一种超灵敏，弹性极强的应变传感器，该传感器可以嵌入纺织品和软机器人系统中。它可以用于从虚拟现实模拟和运动服到神经退行性疾病（如帕金森氏病）的临床诊断的所有方面。这项研究发表在《自然》杂志上。

来自哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院和怀斯生物启发工程研究所的研究人员，已经开发出一种超灵敏、高度弹性的应变传感器，可以嵌入纺织品和软机器人系统中。

“目前的软应变计非常敏感，但也非常脆弱，”Oluwaseun Araromi说，他是海洋材料科学和机械工程的研究助理，也是这篇论文的第一作者问题是我们在一个矛盾的范式中工作——高灵敏度的传感器通常非常脆弱，而非常强的传感器通常不太敏感。因此，我们需要找到能让我们充分利用每种特性的机制。”

最后，研究人员创造了一个外观和行为都非常像一个小微型的设计。

“Slinky是一个坚固的金属圆柱体，但是如果你把它做成这种螺旋状，它就会变得有弹性，”Araromi说这就是我们在这里所做的。我们从一种坚硬的大块材料开始，在本例中是碳纤维，并将其图案化，使材料变得可拉伸。”

这种模式被称为蛇形蜿蜒，因为它的急剧起伏类似于蛇的滑行。然后将图案化导电碳纤维夹在两个预应变弹性基板之间。

当有图案的碳纤维边缘彼此脱离接触时，传感器的整体导电率会发生变化，类似于当你拉动两端时，单根细线的螺旋线彼此脱离接触的方式。这一过程即使在少量应变的情况下也会发生，这是传感器高灵敏度的关键。

与目前高度敏感的可拉伸传感器不同，它依赖于硅或金纳米线等外来材料，这种传感器不需要特殊的制造技术，甚至不需要洁净室。它可以用任何导电材料制成。

研究人员用手术刀刺伤传感器，用锤子敲击传感器，用汽车碾过传感器，然后将传感器扔进洗衣机十次，以此来测试传感器的弹性。传感器在每次测试中毫发无损。

为了证明它的敏感性，研究人员将传感器嵌入织物臂套中，让参与者用手做出不同的手势，包括拳头、手掌张开和捏捏动作。传感器通过织物检测到受试者前臂肌肉的微小变化，机器学习算法能够成功地对这些手势进行分类。

Araromi说：“这些弹性和机械坚固性的特点使这种传感器进入了一个全新的阵营。

这样的袖套可以应用于任何领域，从虚拟现实模拟和运动服到帕金森氏症等神经退行性疾病的临床诊断。

哈佛大学技术开发办公室已经申请保护与该项目相关的知识产权。

“高灵敏度和弹性的结合是这种传感器的明显优点，”查尔斯河海洋工程和应用科学教授、该研究的高级作者罗伯特·伍德说但是，这种技术的另一个区别在于其组成材料和组装方法的低成本。这将有望减少这项技术在智能纺织品及其他领域普及的障碍。”

“我们目前正在探索如何将这种传感器集成到服装中，因为它提供了与人体紧密的接口，”该研究的共同作者、海洋工程和应用科学教授康纳·沃尔什（Conor Walsh）说通过能够在一个人的一天中进行生物力学和生理测量，这将使激动人心的新应用成为可能，而目前的方法是不可能的。”

该研究由Moritz A.Graule、Kristen L.Dorsey、Sam Castellanos、Jonathan R.Foster、Wen Hao Hsu、Arthur E.Passy、James C.Weaver（海洋高级研究员）和Joost J.Vlassak（雅培和James Lawrence海洋材料工程教授）共同撰写。

它是通过大学与塔塔大学的战略研究联盟资助的。这个为期6年、耗资840万美元的联盟成立于2016年，旨在推动哈佛在机器人、可穿戴技术和物联网（IoT）等领域的创新。