告别静态操控：新型AI可穿戴贴片，可在运动中精准识别手势控制机械臂

2025年11月23日获悉，美国加州大学圣地亚哥分校（UCSD）徐升团队开发了一种通过深度学习增强的可穿戴传感器，可构建在多种动态条件下均具备强抗运动伪影能力的人机交互界面。该设备以柔性电子贴片的形式贴附在用户前臂，通过无线方式实时捕捉动作信号并驱动外部机器人执行精确操作。实验结果显示，该系统实现了一系列优异的性能：手势识别的准确率达94%；新用户仅需坐姿和卧姿两个样本就能完成模型微调，大幅度减少了数据采集时间；从手势信号捕捉到机器人手臂响应的延迟约1.3秒, 可满足实时控制的需求；电池性能方面，可拉伸电池在60个循环后容量保持在约25mAh，库仑效率近100%，可支持设备4小时以上的连续运行。该研究通过减轻运动伪影带来的影响，突破了此前在运动／震动环境下难以应用的瓶颈，并展示了可穿戴人机交互界面在复杂真实世界应用中的潜力，也为设计新的手势识别平台或系统提供了一种新的思路。例如在医疗领域，通过该技术为帕金森患者或康复中行动不便的患者在动态环境下，通过手势精确控制设备等方面提供帮助。近日，相关论文以《一种基于深度学习增强型可穿戴传感器的抗运动伪影人机交互界面》（A noise-tolerant human–machine interface based on deep learning-enhanced wearable sensors）为题发表在Nature Sensors。