先进腕戴式皮肤传感器将手指运动实时转为3D虚拟手
开发出有源单应变电子皮肤传感器，可远距离捕捉人体运动。置于手腕的应变传感器，借助快速情境学习（RSL）增强的深度神经网络，实时解码复杂五指运动，虚拟3D手镜像原始动作，无论传感器贴在皮肤表面何处都能稳定工作。
常规方法需覆盖目标区域整个曲面的多传感器网络。不同于常规晶圆制造，此激光制造为运动追踪提供新感测范式。测量系统用激光技术在金属纳米颗粒薄膜产生裂纹，提取对应多指运动信号。传感器贴片贴在用户手腕检测手指运动。
研究概念源自：定位单一区域比给每个关节肌肉贴传感器更高效识别运动。为使定位策略奏效，需在所有信号汇聚点准确捕捉不同区域信号，再解耦汇聚信号中纠缠信息。为最大化用户易用性和活动性，研究团队用单通道传感器生成对应复杂手部运动信号。
RSL系统从手腕任意部位收集数据，自动实时训练模型，虚拟3D手镜像原始动作演示。为增强传感器灵敏度，研究人员用激光诱导纳米级裂纹。
此感测系统可用小型传感器网络追踪全身运动，促进人体运动间接远程测量，适用可穿戴VR/AR系统。研究团队将传感器信号模式分析为封装时间传感器行为的潜在空间，再将潜在向量映射到手指运动度量空间。
系统可扩展至其他身体部位；例如能从骨盆提取步态运动。预期用于健康监测、运动追踪、软体机器人。
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