新型可穿戴设备让您即使在移动时也可以通过简单的手势来控制机器和机器人
运动设计内幕
可穿戴系统粘在布臂章上。 （图片来源：研究人员）加州大学圣地亚哥分校的工程师开发了下一代可穿戴系统，使人们能够使用日常手势控制机器 - 即使在跑步、乘车或漂浮在汹涌的海浪上时也是如此。
该系统在 2025 年 11 月 17 日出版的《Nature Sensors》中进行了描述 ，将可拉伸电子设备与人工智能相结合，克服了可穿戴技术中长期存在的挑战：在现实环境中可靠地识别手势信号。
该研究的共同第一作者、加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院化学与纳米工程系 Aiiso Yufeng Li 系的博士后研究员陈向军解释道，当用户静坐时，带有手势传感器的可穿戴技术工作正常，但在过度的运动噪声下信号开始崩溃。这限制了它们在日常生活中的实用性。 “我们的系统克服了这个限制，”陈说。 “通过集成人工智能来实时清理嘈杂的传感器数据，该技术使日常手势即使在高度动态的环境中也能可靠地控制机器。”
例如，该技术可以使康复患者或行动不便的人能够使用自然手势来控制机器人辅助设备，而无需依赖精细运动技能。产业工人和急救人员可能会使用该技术在高速运动或危险环境中对工具和机器人进行免提控制。它甚至可以让潜水员和远程操作员在动荡的条件下指挥水下机器人。在消费设备中，该系统可以使基于手势的控制在日常环境中更加可靠。
这项工作是加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院化学与纳米工程系 Aiiso Yufeng Li 系教授 Shen Xu 和 Joseph Wang 实验室的合作成果。
据研究人员所知，这是第一个可在各种运动干扰下可靠工作的可穿戴人机界面。因此，它可以适应人们实际移动的方式。
该设备是一个柔软的电子贴片，粘在布臂章上。它将运动和肌肉传感器、蓝牙微控制器和可伸缩电池集成到一个紧凑的多层系统中。该系统是根据真实手势和条件的复合数据集进行训练的，从跑步和摇晃到海浪的运动。来自手臂的信号由定制的深度学习框架捕获和处理，该框架消除干扰、解释手势并传输命令以实时控制机械臂等机器。
该系统在多种动态条件下进行了测试。受试者在跑步、暴露于高频振动和综合干扰下使用该设备控制机械臂。该设备还使用加州大学圣地亚哥分校斯克里普斯海洋学研究所的斯克里普斯海洋大气研究模拟器在模拟海洋条件下进行了验证，该模拟器重现了实验室生成的和真实的海洋运动。在所有情况下，系统都提供了准确、低延迟的性能。
最初，这个项目的灵感来自于帮助军事潜水员控制水下机器人的想法。但团队很快意识到运动干扰不仅仅是水下环境特有的问题。这是可穿戴技术领域的一个常见挑战，长期以来限制了此类系统在日常生活中的性能。
“这项工作为可穿戴传感器的噪声容限建立了一种新方法，”陈说。 “它为下一代可穿戴系统铺平了道路，这些系统不仅是可拉伸和无线的，而且能够从复杂的环境和个人用户中学习。”
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传感器