Sensoren gehören zur Moderne Technologie. Von kontaktlosem Bezahlen bis hin zu Schlüsselanhängern, Kreditkartenchips und intelligenten Geräten – Nahfeldkommunikation (NFC) ermöglicht es Menschen, mit Objekten zu kommunizieren.
Aber was wäre, wenn wir diese Sensortechnologie nutzen könnten, damit Alltagsgegenstände wie ein Kissen oder ein Schuh uns wahrnehmen und mit uns interagieren könnten?
Forscher des Laboratory for Emerging Wireless Technologies (WiTech) der Carnegie Mellon University haben gewebefreundliche NFC-Antennen entwickelt, die in alltägliche Oberflächen eingewebt werden können, um intelligente Umgebungen aufzubauen. Dieses als TextileSense bekannte System kann Alltagsgegenstände aus leitfähigen Materialien wie eine menschliche Hand verfolgen.
„Wir haben dies erreicht, indem wir mehrere flexible NFC-Spulenantennen verwendet haben, die in gewöhnliche und unregelmäßig geformte Oberflächen wie Möbel und Teppiche eingebettet sind, mit denen wir in intelligenten Umgebungen interagieren“, sagte Assistenzprofessor für Elektro- und Computertechnik.
Stellen Sie sich vor, Sie könnten die Fernsehlautstärke steuern, indem Sie mit der Hand über ein Sofakissen schwenken oder das Licht ein- und ausschalten, indem Sie einen bestimmten Teil eines Kissens berühren. Das Team entwarf und fertigte spezielle Textilspulen, die in den Stoff der Möbel eingewebt und leicht mit Acrylfarbe verdeckt werden können. Durch die Entwicklung eines Nahfeld-Blind-Beamforming-Systems zur effizienten Erkennung von umgebenden Objekten können diese Spulen die Position eines Objekts erfassen, beispielsweise feststellen, ob ein Mensch auf der Couch sitzt oder liegt.
Es war eine lustige Zusammenarbeit zwischen Materialwissenschaftlern, die uns bei der textilfreundlichen Antennenherstellung und einer Kombination aus drahtloser Systementwicklung und Signalverarbeitung geholfen haben.
TextileSense eröffnet neue Anwendungen in der Geräteverfolgung und der Erfassung der Körperhaltung. Verwendung einer technische Daten-getriebener Ansatz, um die Position der Objekte abzuleiten, zeigt eine experimentelle Auswertung von TextileSense eine durchschnittliche Genauigkeit von 3.5 cm bei der Verfolgung der Position von Objekten von Interesse innerhalb von einigen zehn Zentimetern des Möbels.
