2020年11月23日 | 谷歌开发出将线性谐振执行器变成触摸传感器

2020-11-23 来源：EEWORLD

编译自谷歌博客，由Google研究部硬件工程师Artem Dementyev发布

随着可穿戴设备和手持设备尺寸的减小，触觉已成为越来越重要的反馈渠道，无论是通过无声警报还是在按下触摸屏上的按钮时产生微妙的“点击”感觉。触摸反馈几乎在所有可穿戴设备和移动电话中都普遍存在，通常是通过线性谐振致动器（LRA）来实现的，LRA是一种小型线性电动机，利用谐振在小包装中提供强大的触觉信号。但是，激活触觉反馈所需的触摸和压力感测往往取决于附加的独立硬件，这会增加系统的价格，尺寸和复杂性。

在ACM UIST 2020上发表的“带输入的触觉：线性谐振执行器中的反电动势以实现触摸，压力和环境意识”一文中，我们证明了广泛使用的LRA可以感应到各种外部信息，例如触摸，敲击和除了能够传递有关与皮肤，物体和表面接触的信息之外，还具有压力传感功能。我们使用现成的LRA通过将激励与定制波形的短脉冲进行多路复用来实现这一目标，这些短脉冲旨在使用反电动势电压进行感应。我们演示了这种方法实现表达离散按钮和振动触觉接口的潜力，并展示了该方法如何为移动设备中的集成触觉模块带来丰富的传感机会，从而以更少的组件增加传感能力。我们的技术可能与许多现有的LRA驱动器兼容，因为它们已经采用了反电动势检测来自动调整振动频率。

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不同类型的LRA

LRA中的反电动势原理是LRA外壳内有一块磁铁，附着在很小的物体上，两者均可在弹簧上自由移动。磁铁响应于音圈引入的激励电压而移动。振荡质量块的运动产生反电动势，它是与磁通量变化率成比例的电压。较大的振荡速度会产生较大的反电动势电压，而不动的话则不会产生零反电动势电压。

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LRA原理

主动式反电动势感应

在振动过程中接触LRA或与LRA接触，这是因为能量耗散到了接触物体中，从而改变了内部质量的速度。这对于在压力下会变形的柔软材料（例如人体）效果很好。例如，手指在接近LRA时振动会根据接触力吸收不同量的能量而减弱。通过用少量能量驱动LRA，我们可以使用反电动势电压来测量此现象。由于利用反电动势行为进行感测是一个活跃的过程，因此使这项工作成为可能的关键就是需要设计一个定制的，非共振的驱动器波形，该波形可以连续感测，同时将振动，声音和功耗降至最低。

LRA上的触摸和压力感应

当我们从两条LRA引线之间的浮动电压测量反电动势时，需要短暂断开电动机驱动器以避免干扰。当驱动器断开连接时，质量块仍在LRA内部振荡，产生振荡的反电动势电压。因为商用反电动势感应LRA驱动器不提供原始数据，所以我们设计了一个定制电路，该电路能够拾取和产生反电动势电压。我们还生成了定制的驱动脉冲，以最大程度地减少振动和能耗。

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用于有源感应的LRA驱动器和反电动势测量电路的简化示意图

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用短的驱动脉冲激励LRA后，由于弹簧上质量的持续波动（上图，红线），反电动势电压会波动。受到手指按压时，反电动势信号的变化取决于所施加的压力（中/底，绿/蓝线）。

应用范围

无论是放在桌子上，在柔软的表面上还是手持式，用于手机的LRA的行为都相同。这可能会引起问题，因为振动的原因，电话可能会从玻璃台上滑落或发出不必要的振动声。理想情况下，电话上的LRA会根据其环境自动调整。我们通过直接连接到Pixel 4的LRA，然后对手机是手持，放置在柔软的表面（泡沫）还是放在桌子上进行分类，演示了使用LRA反向电动势技术进行感应的方法。

感知电话环境

我们还提供了一个原型，演示了如何将LRA用作便携式电子产品中的组合输入/输出设备。我们连接了两个LRA，一个位于电话左侧，一个位于电话的右侧。这些按钮提供敲击，触摸和压力感测。一旦检测到触摸，它们也可提供触觉反馈。

按压侧面按钮

有许多可穿戴的触觉辅助设备，例如袖子，背心和手镯。为了与一致力的皮肤传输触觉反馈，必须采用正确的压力; 它不能太松或太紧。当前，通常的方式是通过手动调整，这可能会导致不一致性并且缺乏可测量的反馈。我们展示了如何使用LRA反电动势技术连续监测佩戴的手镯设备，并提示用户是否太紧，太松或恰到好处。

腕带感应

LRA的评估

LRA可以很好地用作压力传感器，因为它对触摸过程中的力大小具有二次响应。我们的方法适用于我们评估的所有五种现成的LRA类型。由于典型的功耗仅为4.27 mA，因此全天提供感应只会将Pixel 4手机的电池寿命从25小时减少到24小时。通过使用低功率放大器并仅在需要时（例如，电话处于活动状态并与用户互动时），才采用主动感应，可以大大降低功耗。

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当用手指施加压力时，反电动势电压会发生变化

主动感应的挑战在于最大程度地减少振动，因此触摸时不会感觉到振动，并且不会发出可听见的声音。我们优化了主动感应，仅产生2 dB的噪音和0.45 m / s2的峰峰值加速度，与普通的8.49 m / s2相比，它几乎不会被手指感知到并且安静。

未来的工作和结论

将来，我们计划探索其他传感技术，也许测量电流可能是另一种方法。同样，使用机器学习可以潜在地改善感测效果，并为复杂的反电动势模式提供更准确的分类。我们的方法可以进一步开发，以使执行器和传感器实现闭环反馈，无论外部条件如何，执行器都可以提供相同的力。

我们相信这项工作为利用现有的硬件提供丰富的交互作用和闭环反馈触觉执行器开辟了新的机会。

致谢

这项工作是由Artem Dementyev，Alex Olwal和Richard Lyon完成的。感谢Mathieu Le Goc和Thad Starner对本文的反馈。

谷歌触摸力反馈 LRA

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