手势感应E-textiles

11855年

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产品简介:手势传感电子纺织品

关于:电子纺织的人,谁是真正的编织

在用Freetouch做了一个针织织物开关后,我们发现传感器的读数会随着交互类型的不同而变化。例如,与抓取织物相比,触击织物的传感器读数要低得多。基于这一观察,我尝试了如何使用Freetouch和针织电子纺织品来做一个基于电容传感的手势感应电子纺织品。

这个项目是为了指导你自己的手势感应电子纺织品,基于我发现的工作,不那么好工作。

供应

Adafruit微控制器与ATSAMD11或ATSAMD21,如羽毛M0, Trinket M0

Freetouch图书馆https://github.com/jgilbert20/Adafruit_FreeTouch/..。

导电纱线

对针织纱

电路试验板

鳄鱼夹

跳线

用于微控制器的USB线

第一步:演示:唐老鸭面包

唐老鸭的面包是我设计来演示手势感应功能的有点傻的玩具。唐老鸭是我的圆滚滚的儿子,他对面包的渴望只能与他的体型相称。因此,他不喜欢别人拿走他的面包。

对于这个玩具,唐老鸭根据如何与面包互动而做出不同的反应。这在液晶屏幕上显示出来。当面包未被触及时,他将宣告他对面包的热爱。如果你悬停在面包上,就会有一个警告信息。如果你触摸或抓住面包,还有另外两个措辞强烈的信息。最后,如果你把面包拿走,他会大叫“面包不见了!”

面包是用AYAB改良针织机编织的。它使用腈纶纱线和导电纱线,并与提花编织创造面包的外观。所有的都由一个能量库驱动的Adafruit控制。

步骤2:制作用于手势感应的电子纺织品

当使电子纺织品的手势敏感时,要考虑的关键方面是确保导电材料的部分隐藏。

事情要考虑:

导电材料

我一直使用的导电纱是镀银尼龙(从淘宝上购买)。不锈钢应该可以,我只是选择使用银色的纱线,因为它更容易编织。你可能得用现有的导电材料做实验。导电线应该相对容易购买。比如kitronic.com或adafruit.com

通过结构隐藏&绝缘材料

黑色和白色的样品,和白色的图片使用一个完整的针肋结构。虽然白色的样品用的是蓬松的纱线,比黑色和白色的样品用的是普通的腈纶纱线要好一些,但这两种材料的效果都相当不错。

但是完全覆盖导电纱也可能是一个问题!

唐老鸭的面包也用了普通的丙烯酸。然而,结构有点复杂。导电纱只用黄色腈纶纱编织而成。这确实意味着全白或全黑的部分是不那么敏感的手势,因为这些区域隐藏了太多的导电纱。这些区域完全覆盖了导电材料。

大小限制

虽然你不太可能做出一个巨大的手势感应电子纺织品区域,但值得一提的是,当区域太大时,手势感应就不能很好地工作。这是因为基线传感器的读数随着面积的增加而增加,这使得传感范围很窄。这意味着手势更容易被错误地感知。为供您参考,样品图片的面积约为10cm x 12cm。

步骤3:电子产品

对于电子,我一直使用Adafruit Feather M0 BLE微控制器。任何Adafruit微控制器与ATSAMD11或ATSAMD21将与Freetouch工作。

将电子产品与电子纺织品连接起来

这种手势传感方法的优点是与电子设备的连接非常简单,只需要与电子纺织品材料进行一次连接。对于针织电子纺织品来说,将纺织品的一部分与电子产品连接起来效果很好,因为导电材料是贯穿于整个织物结构的,并且它们都是相互连接的。与图片中的辫子情况相同。

当测试时,我用一个鳄鱼夹连接到裸露的导电部分的织物。对于Donald’s bread,我使用了一个磁性金属夹子,男性部分连接电子纺织品,女性部分连接电子产品并固定在支架上。这使得电子纺织品可以从展台上移除。

电源的选择

需要考虑的一件事是电源的选择。我发现传感器的最大读数会随着电源的不同而变化。当微控制器通过USB连接到计算机时,最大读数约为1015,而当微控制器由电源组供电时,读数较低。这应该不会太重要,因为下一步提供的编程将考虑到这一点,但这是需要注意的。

步骤4:编程

我已经包含了两个Arduino编程文件。首先,设计一个程序,将传感器读数输出到Excel电子表格,然后是Donald's Bread的程序。两者的工作原理相同,首先有一个标定阶段,在标定阶段计算传感器的取值范围和手势阈值,然后进入主传感阶段。

校准阶段

主要的区别在于校准阶段。当连接到计算机时,传感器的最大值趋于最大值,约为1015,因此该程序在校准期间不需要用户操作。

相比之下,Donald’s bread要求用户在校准过程中做一个强有力的手势,比如掩护或抓取手势,以便将传感器的最高值记录为最大值。电池功率不会导致传感器值为强手势达到最大值,如在其他方案中看到的。

调整程序设置的阈值

您将注意到两个程序的手势阈值不同。这是因为每个程序适用于不同的电子设置。在你自己的版本中,你可能会发现手势感应并不像你想的那样有效。您可能需要调整阈值,因为您选择的材料和电子产品可能与我使用的不同。这些会影响手势感知的准确性。另一方面,它也可能是用户错误,即手势的执行方式。学习手势可能需要一点学习曲线。

第五步:最后的想法

我希望这一套说明有助于您在您的项目制作自己的手势感应电子纺织品。虽然它不是一些超级精确的、ai增强的手势识别系统,可以提供向导式的能力,但它是一种简单的方法,可以在不增加很多复杂性的情况下为电子纺织品项目添加更多的传感能力。

由于所有的实验工作都是使用针织,看看它是否与其他纺织技术,如钩针,刺绣或编织,将是有趣的。

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