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華中科技大學:研究面向水陸兩棲人體運動識別的柔性多維肌肉形變磁傳感陣列

傳感器專家網(wǎng) ? 2025-11-24 11:39 ? 次閱讀
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準確的人體運動識別對于控制可穿戴機器人及虛擬/增強現(xiàn)實等人機交互系統(tǒng)至關(guān)重要,而捕獲人體運動特征的可穿戴傳感設(shè)備是實現(xiàn)運動識別的基礎(chǔ)(作為運動識別算法的輸入)。目前,基于骨骼特征(如關(guān)節(jié)角度和足底力)的識別方法雖已取得較高精度,但由于這類特征總是滯后于實際肢體運動,會造成導致人機交互響應(yīng)延遲,影響用戶體驗。相比之下,作為驅(qū)動肢體自主關(guān)節(jié)運動的唯一動力來源,肌肉的活動通常超前于關(guān)節(jié)運動,有利于實現(xiàn)更快的人機交互響應(yīng)。此外,人體肌肉數(shù)量遠多于相應(yīng)關(guān)節(jié),使基于肌肉的傳感方法具有更高的布點靈活性。在肌肉特征方面,機械信號(肌肉變形)比生理信號(如肌電、電阻抗)更加穩(wěn)定,不易受人體汗液或水下環(huán)境影響,更適合作為運動識別的傳感方法。然而當前的肌肉形變多限于陸地環(huán)境,在水下復雜環(huán)境的研究報道甚少。此外,肌肉形變本質(zhì)上是三維的(包括法向與切向形變),而現(xiàn)有設(shè)備大多僅能捕獲一維法向信息,忽略了重要的切向形變信息(在驅(qū)動肢體旋轉(zhuǎn)、傾斜等運動中起關(guān)鍵作用)。因此,開發(fā)能同時捕獲三維肌肉形變、適用于水陸兩棲環(huán)境的可穿戴傳感設(shè)備,具有重要的研究價值與應(yīng)用前景。

文章概述:

近日,華中科技大學醫(yī)療裝備科學與工程研究院、機械科學與工程學院的郭家杰教授課題組,研發(fā)出一種可用于水陸兩棲人體運動識別的軟磁傳感陣列。博士生劉宇超為論文第一作者,郭家杰教授為通訊作者。

該研究研制了基于疏水硅膠材料的軟磁傳感陣列,通過捕獲三維肌肉形變分布特征,實現(xiàn)對人體水陸兩棲運動的準確識別。傳感節(jié)點與電路均采用柔性結(jié)構(gòu),能夠緊密貼合人體屈曲的肌肉表面,保證信號采集的穩(wěn)定性。該傳感陣列在水陸環(huán)境中表現(xiàn)出高度一致的測量性能,并對水流、水溫和水壓具有強魯棒性。

多通道陣列信號通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標定和插值處理后,可有效提取肌肉形變的三維分布特征。結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,僅使用單個傳感陣列,就能取得步態(tài)分類準確率98.73%、連續(xù)相位估計誤差2.85%的優(yōu)秀性能,這優(yōu)于目前常用的慣性測量單元(82.40和10.39%)和柔性電阻傳感陣列(89.06%和6.33%)。該軟磁傳感陣列還在機器人手的實時控制演示中,展現(xiàn)出其在動力假肢控制中的應(yīng)用潛力。本研究有望為機器人智能控制、康復進程監(jiān)測及運動科學領(lǐng)域的肌肉狀態(tài)感知提供新思路與技術(shù)支撐。

圖文導讀:

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圖1.基于軟磁傳感陣列(SMSA)的水陸兩棲人類運動識別

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圖2.傳感器性能表征:(a) 靈敏度;(b) 遲滯效應(yīng);(c) 相鄰節(jié)點干擾;(d) 水流干擾;(e) 水溫干擾;(f) 靜水壓力干擾;(g) 循環(huán)壓縮;(h) 彎曲效應(yīng);(i)-(j) 動態(tài)響應(yīng)速度;(k) 三維形變標定;(l) 水陸兩棲環(huán)境中的測量一致性

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圖3.陸地行走監(jiān)測:(a) 實驗設(shè)置;(b) 肌肉形變原始信號;(c) 一個行走周期內(nèi)的肌肉形變?nèi)S分布圖;(d) 五種步態(tài)的肌肉特征;(e) 不同步態(tài)下肌肉信號的t-SNE可視化;(f) 不同周期之間信號一致性分析;(g) 行走模式分類;(h) 連續(xù)相位估計

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圖4.水下游泳監(jiān)測:(a) 實驗設(shè)置;(b) 肌肉形變原始信號;(c) 一個蛙泳周期內(nèi)的肌肉形變?nèi)S分布圖;(d) 四種泳姿的肌肉特征;(e) 四種泳姿下肌肉信號的t-SNE可視化;(f) 不同周期之間信號一致性分析;(g) 游泳姿勢分類;(h) 連續(xù)相位估計

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圖5.所提出的軟磁傳感陣列(SMSA)與兩種典型商用傳感器(IMU和FRSA)在水陸兩棲人體運動識別中的性能對比:(a) 全部15名受試者的對比結(jié)果;(b) 不同模型下的對比結(jié)果

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圖6.基于軟磁傳感陣列的水陸兩棲手勢分類在機器人手實時控制中的應(yīng)用:(a) 機器人手實時控制流程示意圖;(b) 不同手勢及其對應(yīng)的肌肉形變特征;(c) 分類結(jié)果的t-SNE分布圖與混淆矩陣;(d) 基于手勢識別的機器人手實時控制演示

來源:https://doi.org/10.1002/aisy.202500315

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