《Science Bulletin》：Intelligent textile interface for robust multimodal biophysical sensing to enhance driving safety
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实时监测驾驶员状态，采用拓扑不变编织结构的智能纺织品界面，集成ECG、压力及电致发光模块，实现多模态生物信号采集与安全反馈，适应复杂路况并满足车规耐久性要求。
郑圆圆|叶倩|姚海成|张一驰|刘环环|张一峰|李铎|吴静霞|张坤|张松林|孙雪梅|王照辉|王炳杰|彭慧生|陈培宁
中国复旦大学纤维材料与器件研究所高分子科学系，聚合物分子工程国家重点实验室，上海200438
摘要
不良驾驶状态约占全球交通事故的30%，这凸显了在复杂实际驾驶条件下仍需实时监控策略的必要性。然而，当前的基于视觉的驾驶监控系统受到遮挡敏感性、环境干扰和隐私问题的限制，存在监控中断的风险。本文介绍了一种皮肤接触式、保护隐私的智能纺织界面，该界面采用拓扑不变的针织结构，能够在车辆中实现稳健、连续的多模态生物物理传感。这是通过材料在复杂接触界面下的内在介观尺度结构自适应实现的。纺织结构中的环状拉伸、扭转和滑动协同作用促进了应力分布的均匀性，使其对不规则表面具有出色的适应性。该设计的弯曲模量比传统聚酰亚胺薄膜电极低近五个数量级，皮肤接触阻抗降低了约21倍。它能够提供临床级别的ECG波形保真度，并在1.25 MPa的动态范围内以0.348 kPa?1的灵敏度量化握力。在70公里的混合城市交通环境中进行的实际验证表明，通过25通道多模态信号融合可以实时监控驾驶者的姿势和行为，而集成的电致发光模块则提供与姿势相关的视觉反馈。该纺织界面还满足汽车耐久性要求，能够承受10万次压缩循环、5万次磨损循环以及7天的热和化学暴露（-40至100°C、紫外线、汗水），且信号不会退化，证实了其适用于长期车内使用。本研究建立了一种保护隐私的皮肤接触式方法，通过高度适应性强的拓扑不变智能纺织界面实现了稳健的生物物理信号采集。
引言
全球每年约有119万人死于道路交通事故，2021年某些国家的死亡率为每10万人超过47.2人（世界卫生组织，2023年，https://ourworldindata.org/grapher/death-rates-road-incidents）[1]。不良驾驶状态（包括分心和疲劳）导致这些事故中的高达30%[2]、[3]、[4]、[5]。因此，监控驾驶状态并提供实时反馈是减少道路交通事故的关键策略[6]、[7]、[8]。当前的基于视觉的驾驶监控系统通过分析面部特征和姿势，但仍极易受到物理障碍和环境干扰的影响（图1a）[9]、[10]。即使是轻微的遮挡，如手部部分覆盖或物体阻挡，也可能立即中断连续监控，使得无法实时评估驾驶状态。在低光条件下（例如夜间驾驶）或照明突然变化时（例如隧道出口），由于光子捕获不足或传感器过曝，检测精度会进一步降低[11]、[12]、[13]。此外，这些基于视觉的方法由于持续捕获视觉数据而引发严重的隐私问题[14]、[15]、[16]。这些局限性凸显了驾驶监控范式的迫切变革需求，需要从易出错的侵入式视觉方法转向可靠且保护隐私的替代方案。
与基于视觉的监控系统相比，皮肤接触式的生理和触觉传感方式本质上能够提供高保真度的行为和生理状态监测[17]、[18]、[19]、[20]、[21]、[22]。例如，皮肤心电图（ECG）和心率（HR）信号[23]、[24]、[25]直接反映了心脏电生理动态，而触觉压力特征则通过触觉互动编码了生物力学姿势信息[26]、[27]、[28]、[29]。通过利用生物物理信号与人类生理和行为状态之间的内在相关性，皮肤接触式传感方法可以克服基于视觉的传感器的局限性。然而，在车内部署皮肤接触式传感系统的一个关键挑战在于传统刚性传感器与人皮肤这种不规则、柔软表面之间的机械不匹配，后者通常具有非零的高斯曲率，需要高延展性[30]、[31]、[32]。这种不匹配可能导致信号失真、退化以及长时间使用时的不适。尽管已经开发出了基于薄膜的传感器，但其有限的延展性限制了其对动态皮肤表面（例如手掌）和几何形状不规则的车内表面的双向适应性[33]、[34]。由此产生的不稳定的界面（基材与传感器之间以及传感器与皮肤之间）不可避免地会导致信号丢失、测量精度降低以及可靠性和用户体验下降。
本研究通过设计一种具有拓扑不变针织结构的智能纺织界面来克服这些限制，该界面无缝集成了ECG传感、压力响应和可编程电致发光纤维，以实现准确的多模态信号采集和与姿势相关的视觉反馈，从而提高驾驶安全性（图1b）。该纺织材料的弯曲模量比传统聚酰亚胺（PI）薄膜电极低近五个数量级，皮肤-电极阻抗降低了一个数量级以上。其透气性比汽车皮革材料高近三个数量级。该界面检测到的多通道生物物理信号在各种恶劣条件下（包括磨损、工业加速洗涤和极端环境暴露）仍然准确稳定，显示出在工业应用中的巨大潜力。通过利用人工智能（AI）算法，该纺织界面实现了实时驾驶状态分析，能够以最小的延迟进行精确分类和适应性干预，预测驾驶条件的准确率达到98.33%。在实际道路测试中，25个信号通道表现出与行为相关的响应，进一步突显了该界面在提高驾驶安全方面的潜力。
材料
作为导电纤维电极使用了镀银尼龙纤维（100旦，恒通X银特种纺织有限公司）。作为介电材料使用了钛酸钡（BaTiO3）粉末（上海电阳实业有限公司）。作为聚合物基质使用了水性聚氨酯（PU，上海世生聚合物材料有限公司）。作为电致发光材料使用了掺铜硫化锌（ZnS:Cu）粉末（上海凯安荧光技术有限公司）。红色荧光粉末
结果与讨论
这种智能纺织通过由高自由度介观尺度环状单元组成的拓扑不变针织结构整合了多功能模块，这些单元形成动态互锁连接，以保持拓扑不变性和多维变形能力。在此背景下，拓扑不变针织结构指的是在机械变形下基本环状拓扑保持不变的结构，形状适应是通过
结论
我们提出了一种具有拓扑不变针织结构的多模态智能纺织界面，该界面能够适应不规则表面，同时从驾驶员那里获取准确、稳健的多通道ECG和压力信号。通过集成AI算法和电致发光纤维，该界面实现了实时驾驶状态预测和闭环视觉反馈。ECG传感模块实现了临床级别的信号保真度，而压力传感模块
致谢
本研究得到了中国科学技术部（2022YFA1203002, 2022YFA1203001）、国家自然科学基金（T2321003, T2222005, 22335003, 52222310, 52403318, 52122310, 22075050, 22175042, 52403156）和中国博士后科学基金会博士后奖学金计划（GZB20230145）的支持。
作者贡献
彭慧生、陈培宁、王炳杰和姚海成构思并设计了这项研究项目。郑圆圆和叶倩进行了实验
