确保行车安全的一个关键要素是提供足够的制动距离。

受自然界三周期最小表面（TPMS）的启发，同济大学Xingyi Zhu提出了一种具有高灵敏度和出色的多模态监测的梯度多模态摩擦纳米发电机（GM-TENG）。

文章要点

1）梯度TPMS结构表现出典型多孔超材料的多级应力应变特性。值得注意的是，多模态监控能力取决于定义的水平常数c的隐式函数，这直接有助于多模态驾驶安全监控。研究人员分析 GM-TENG 的机械和电气响应行为，以确定应用的速度、负载和工作模式。

2）研究人员还展示了优化的峰值开路电压 (V_oc)，可实现制动条件的自我感知。制动距离因子 (L) 的构思是基于 Voc 对时间的积分构建摩擦系数的自感知方程。重要的是，可以获得高达94.29%的R平方，从而提高了自我感知的准确性和实时能力。

这种自然结构和自我意识装置提供了一种有效的提高驾驶安全的策略，有助于改善道路安全，并呈现出自供电传感在智能交通系统中的潜在应用。

参考文献

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