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研究背景
研究表明，驾驶员的疲劳和分心会降低其感知能力和对汽车控制的决策能力。大约20%车祸和30%致命车祸的原因是由于驾驶员疲劳和注意力不集中造成的，同时也会导致单车撞击事故和大型车撞击事故发生率上升到50%。因此通过建立智能交通系统(ITS)来提高公众安全，减少交通事故的方法受到了广泛的关注。目前使用最多的驾驶人状态监测系统是通过摄像头和面部识别系统提取特征图像来监测驾驶员的疲劳和分心程度。然而这些方法受限于通过摄像头来获取面部图像，当驾驶员头部偏转角度过大或者光线强度变化过大都容易导致监测失败或者误判。且这种监测方式依赖于面部识别算法，简单的算法无法准确地提取特征图像，而精确的算法却过于复杂。另外，在当今个人信息安全越来越被重视的时代，使用摄像头采集面部图片这种方式会引起人们对隐私被侵犯的担忧。
摩擦纳米发电机(TENGs)作为一种新型的能量转换器件，以其低成本、制作简单、高灵敏性和高输出等特性得到了广泛的关注。它是通过摩擦起电和静电感应的耦合将收集到的机械能转化为电能，是有效的收集人类运动的机械能、海洋能和风能等自然界中的能量的一种新型发电方式。同时，其也被用作自供电传感器广泛地运用于智能驾驶，健康监测，生物医疗和智能体育等领域。通过施加外部扰动，TENG在静电感应驱动下产生摩擦电荷，并通过外部电路的传输产生相应的电信号，从而达到监测的目的。
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文章概述
近日，中科院北京纳米能源与系统研究所团队和北京理工大学王武宏教授课题组合作，硕士研究生陆逍和博士生张浩东等人将基于TENG的压力传感器运用于交通安全领域，用来监测驾驶员的状态。这是首次运用TENG感知驾驶员面部和颈部的微小扰动，从而监测驾驶员疲劳和分心的程度，为驾驶员的状态监测提供了新的方式。
该工作基于PDMS和PMMA-LiCl水凝胶制备了可拉伸、透明的柔性TENG。其制作流程简单，成品美观且具有良好的生物兼容性。将TENG附于脸部和颈部上，来监测眼睛，嘴巴和脖子的动作。疲劳监测的参数是眨眼时间(BD)，眨眼间隔时间(BID)，眼睛闭合的百分比(PERCLOS)，打哈欠频率判断(YF)，分心是通过驾驶人是否说话(嘴巴是否张合)和头部的定位来判断。实验证明基于TENG的疲劳和分心监测方式比传统的监测方式具有更高的灵敏度。
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图文导读
图1. (a) TENG信号产生机理示意图；(b) 不同测试频率下的开路电压信号；(c) 不同测试频率下的短路电流信号；(d) PL-TENG制作流程示意图
图2. (a) 疲劳监测流程图；(b) 疲劳驾驶判断流程图。
相关研究成果以“Stretchable, Transparent Triboelectric Nanogenerator as a Highly Sensitive Self-Powered Sensor for Driver Fatigue and Distraction Monitoring”为题发表在最新一期的Nano Energy上(/10.1016/j.nanoen..105359)。该项工作得到了中国国家自然科学基金(No. 51672029、51372271、51878045和51805034)以及中国科学技术部的国家重点研发项目(YFA0202702和YFB1704001)的经费支持。
编辑：暮小洋 |审核：暮大河
