確保行車安全的一個關鍵要素是提供足夠的制動距離。
受自然界三周期最小表面（TPMS）的啟發，同濟大學Xingyi Zhu提出了一種具有高靈敏度和出色的多模態監測的梯度多模態摩擦納米發電機（GM-TENG）。
文章要點
1）梯度TPMS結構表現出典型多孔超材料的多級應力應變特性。值得注意的是，多模態監控能力取決于定義的水平常數c的隱式函數，這直接有助于多模態駕駛安全監控。研究人員分析 GM-TENG 的機械和電氣響應行為，以確定應用的速度、負載和工作模式。
2）研究人員還展示了優化的峰值開路電壓 (Voc)，可實現制動條件的自我感知。制動距離因子 (L) 的構思是基于 Voc 對時間的積分構建摩擦系數的自感知方程。重要的是，可以獲得高達94.29%的R平方，從而提高了自我感知的準確性和實時能力。
這種自然結構和自我意識裝置提供了一種有效的提高駕駛安全的策略，有助于改善道路安全，并呈現出自供電傳感在智能交通系統中的潛在應用。
參考文獻
Yafeng Pang, et al, A Natural Gradient Biological-Enabled Multimodal Triboelectric Nanogenerator for Driving Safety Monitoring, ACS Nano, 2023
DOI：10.1021/acsnano.3c08102
https://doi.org/10.1021/acsnano.3c08102
