告别静态操控：AI可穿戴贴片，动态手势精准控制机械臂
想象一下，在奔跑、游泳甚至颠簸的车内，你只需挥挥手，就能遥控机械臂完成精细操作——这不再是科幻！徐升教授向DeepTech透露：“我们的研究作为《Nature Sensors》首刊论文，突破了动态抗运动伪影的难题，首次通过AI实现可穿戴手势交互。从医疗康复到工业训练，从AR/VR到智能家居，这项技术为多场景带来了革命性交互体验。”
图丨徐升课题组（来源：课题组）
徐升团队近期开发出一款深度学习增强的可穿戴传感器，以柔性电子贴片形式贴附前臂，无线捕捉动作信号，实时驱动机器人执行精准操作。它就像一位“手势翻译官”，在奔跑、高频振动或游泳等动态环境下，依然能稳定提取手势信号，转换为连续指令控制机械臂。复杂动作可通过基础指令像搭积木般组合完成。
实验显示，系统手势识别准确率达94%；新用户仅需两个样本即可微调模型，数据采集时间大幅缩短；手势捕捉到机械臂响应延迟约1.3秒，满足实时需求；可拉伸电池支持4小时以上连续运行，性能强劲。
（来源：课题组）
该研究通过抑制运动伪影，突破了动态环境应用瓶颈，展现了可穿戴交互在真实世界中的潜力。在医疗领域，帕金森患者可在康复中通过手势精确控制设备；在工业、军事或娱乐场景，游泳、跑步等动态活动也能实现精准识别，开启全场景操控新模式。
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》为题发表于《Nature Sensors》。UCSD博士后陈相君、楼之源、郜晓翔教授和尹鹿博士为共同第一作者，徐升教授与Joseph Wang教授为共同通讯作者。
图丨相关论文（来源：Nature Sensors）
灵感溯源：从海上营救到普适性抗噪探索
研究灵感源于海上营救需求：能否在海浪中精准识别手势操控水下机器人？团队发现，运动干扰是普遍挑战，遂用深度学习区分运动伪影与真实信号。通过卷积神经网络在复合数据集上训练，并采用迁移学习提升泛化能力，让AI在噪声中“去伪存真”。
图丨抗运动噪声的人机界面概述（来源：Nature Sensors）
与传统静态识别相比，创新在于用多样噪声数据训练模型，提升鲁棒性。CNN在各项指标上均超0.92，表现最优。设备集成惯性仪与肌电传感器，尺寸仅1.8cm×4.5cm，厚2mm，搭配柔性可拉伸电池，续航超4小时，蓝牙信号20米内稳定。
（来源：课题组）
陈相君解释：“系统由器件、机器人和AI模块组成，电池供电，信号经电脑处理中转后控机械臂。柔性电池与器件集成，舒适贴附前臂，适应动态弯曲。”
突破边界：跨场景、跨环境的极限验证
针对AI模型个体适配问题，团队采用迁移学习策略：预训练五位用户数据后，新用户仅需卧姿和坐姿各一个样本，识别准确率从51%跃升至92%以上，数据采集时间从2分钟缩至6秒。
图丨实时机械臂控制与运动伪影（来源：Nature Sensors）
系统在跑步、振动或躺卧时，能流畅完成转移液体等任务。团队更在造浪机中模拟海浪，验证水下应用潜力，为海上营救与侦察铺路。陈相君展望：“未来将让潜水员在真实海浪中用该器件执行任务。”
成长之路：从工作者到项目负责人的蜕变
陈相君从材料学到柔性电子的跨界，让他统筹项目得心应手。在徐升教授指导下，他学会不断突破极限，从制作器件到追求高性能，科研水平全面提升。实验室已能小规模生成柔性器件，正与工业界合作推进。
图丨陈相君展示将该系统佩戴在手臂带上（来源：课题组）
图丨抗噪声的人机界面在海浪中的应用（来源：Nature Sensors）
下一步，团队计划将响应时间缩短至0.2秒，并探索将AI模型集成到可穿戴设备，实现与机器人直接交互。这项研究只是起点，却昭示着手势控制从静态走向动态的大趋势。未来，无论奔跑、游泳还是登山，一块贴片即可让你与机器人协同作战。你是否也想体验这种科技？关注前沿动态，共同开启人机交互的无限可能！
参考资料：
1.Chen, X., Lou, Z., Gao, X. et al. A noise-tolerant human–machine interface based on deep learning-enhanced wearable sensors. Nat. Sens. (2025). https://doi.org/10.1038/s44460-025-00001-3
运营/排版：何晨龙
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