研究背景

自动驾驶车辆向车队的过渡需要先进的控制系统设计，该系统依赖于轮胎的连续反馈。智能轮胎通过将应变感应与传统轮胎功能相结合，实现了动态参数的连续监控。

创新点

弗吉尼亚理工大学Deepam Maurya和Saied Taheri等人联合宾夕法尼亚州立大学Shashank Priya课题组通过展示轮胎集成系统来实现这一方向的突破，该系统集成了直接的无掩模3D打印应变仪，用于为传感器供电的柔性压电能量收集器和安全的无线数据传输电子设备，以及用于预测性数据分析的机器学习。石墨烯基材料的墨水被设计为直接打印应变传感器，以测量在变化的行驶速度，法向载荷和轮胎压力下的轮胎-道路相互作用。实现了由压电贴片供电的安全无线数据传输硬件，以展示自供电的感应和无线通信功能。结合起来，这项研究通过展示实用的自供电无线应变传感功能，极大地促进了高性价比智能轮胎的设计和制造。

文章解析

图1：当前工作概述: 具有创新的3D打印的基于石墨烯的应变传感器，安全的数据传输和应变能量收集功能的智能轮胎，适用于下一代自动驾驶汽车。

视频1：带有压力传感器的轮胎运动测试。

图2：3D打印传感器特性：XRD，拉曼光谱，电阻VS应变

图3：现场测试设置和3D打印轮胎传感器的结果。移动轮胎测试台，用于在真实环境中测试传感器。a的插图显示了移动轮胎测试台已安装在牵引车上。b在测试装置中，对智能轮胎的实验测试站点的卫星地图。测量是在智能轮胎上进行的，同时在停车A和停车B之间运行试验台。c，d不同应变类型和相应波形的轮胎变形示意图。3D打印的压阻传感器在4 kN正常负载和三种不同速度(5、10和20 mph)下的变化电压输出。

图4：印刷轮胎传感器的实验结果。压力为28 psi，速度为5 mph，正常负载为2000 N的轮胎在完整轮胎旋转中的电压输出信号。

图5：机器学习算法和拟合性能。

读后感

作者使用气溶胶沉积方法开发了在不同基底上的压阻传感器的印刷工艺。石墨烯起皱的微观结构使其能够承受大变形而不会失效。然后石墨烯传感器被集成到移动测试台的实际轮胎中以测量由于轮胎在运动过程中产生的应变而产生的电压波形。作者观察到由于各种参数(例如正常负载，速度和轮胎压力)的变化，输出波形的变化。作者还开发了一种用于估计轮胎压力的机器学习算法，显示出打印传感器在成功监测轮胎压力方面的可行性。

【参考文献】

https://www.nature.com/articles/s41467-020-19088-y

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