新型可穿戴设备让您通过简单手势控制机器——即使在运动中
Motion Design INSIDER
粘贴在布质臂带上的可穿戴系统。（图片：研究人员）
加州大学圣地亚哥分校工程师开发出新一代可穿戴系统，让人们利用日常手势控制机器——即使在跑步、乘车或漂浮在湍急海浪上时。
该系统发表在2025年11月17日《Nature Sensors》期刊，结合可拉伸电子与人工智能，克服可穿戴技术长期挑战：真实环境中可靠识别手势信号。
共同第一作者、加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院Aiiso Yufeng Li家族化学与纳米工程系博士后Xiangjun Chen解释：带手势传感器的可穿戴技术在用户静止时工作良好，但信号在过度运动噪声下开始崩溃。这限制了其在日常生活中的实用性。“我们的系统克服了这一限制，”Chen说。“通过集成AI实时清理嘈杂传感器数据，技术使日常手势即使在高度动态环境中也能可靠控制机器。”
该技术可使康复患者或行动受限者利用自然手势控制机器人辅助，无需依赖精细运动技能。工业工人和第一响应者潜在可在高运动或危险环境中免提控制工具和机器人。甚至可让潜水员和远程操作员在湍流条件下指挥水下机器人。在消费设备中，系统可使基于手势的控制在日常场景更可靠。
工作是Sheng Xu和Joseph Wang两个实验室的合作，两人均为加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院Aiiso Yufeng Li家族化学与纳米工程系教授。
据研究人员所知，这是首个在广泛运动干扰下可靠工作的可穿戴人机界面。因此，它能适应人们实际的运动方式。
设备是粘贴在布质臂带上的柔性电子贴片。集成运动和肌肉传感器、蓝牙微控制器和可拉伸电池，形成紧凑、多层系统。系统从真实手势和条件的复合数据集训练，从跑步、震动到海浪运动。手臂信号被捕获并经定制深度学习框架处理，剥离干扰、解读手势、实时传输指令控制机器（如机械臂）。
系统在多种动态条件下测试。受试者跑步时控制机械臂、暴露于高频振动、组合干扰下使用设备。还利用加州大学圣地亚哥分校斯克里普斯海洋-大气研究模拟器验证模拟海洋条件，重现实验室生成和真实海浪运动。所有情况下，系统均提供准确、低延迟性能。
项目最初受帮助军事潜水员控制水下机器人启发。但团队很快意识到运动干扰不只水下环境独有。这是可穿戴技术领域共同挑战，长期限制此类系统在日常生活中的表现。
“这项工作为可穿戴传感器噪声容忍建立新方法，”Chen说。“为下一代可穿戴系统铺平道路，它们不仅可拉伸、无线，还能从复杂环境和个体用户中学习。”
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