準確的人體運動識別對于控制可穿戴機器人及虛擬/增強現實等人機交互系統至關重要，而捕獲人體運動特征的可穿戴傳感設備是實現運動識別的基礎（作為運動識別算法的輸入）。目前，基于骨骼特征（如關節(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延遲，影響用戶體驗。相比之下，作為驅動肢體自主關節(jié)運動的唯一動力來源，肌肉的活動通常超前于關節(jié)運動，有利于實現更快的人機交互響應。此外，人體肌肉數量遠多于相應關節(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，肌肉形變本質上是三維的（包括法向與切向形變），而現有設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（在驅動肢體旋轉、傾斜等運動中起關鍵作用）。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)境的可穿戴傳感設備，具有重要的研究價值與應用前景。

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構，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網絡標定和插值處理后，可有效提取肌肉形變的三維分布特征。結合卷積神經網絡算法，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，展現出其在動力假肢控制中的應用潛力。本研究有望為機器人智能控制、康復進程監(jiān)測及運動科學領域的肌肉狀態(tài)感知提供新思路與技術支撐。

圖文導讀：

圖1.基于軟磁傳感陣列（SMSA）的水陸兩棲人類運動識別

圖2.傳感器性能表征：(a) 靈敏度；(b) 遲滯效應；(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；(i)-(j) 動態(tài)響應速度；(k) 三維形變標定；(l) 水陸兩棲環(huán)境中的測量一致性

圖3.陸地行走監(jiān)測：(a) 實驗設置；(b) 肌肉形變原始信號；(c) 一個行走周期內的肌肉形變三維分布圖；(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

圖4.水下游泳監(jiān)測：(a) 實驗設置；(b) 肌肉形變原始信號；(c) 一個蛙泳周期內的肌肉形變三維分布圖；(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

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名受試者的對比結果；(b) 不同模型下的對比結果

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用：(a) 機器人手實時控制流程示意圖；(b) 不同手勢及其對應的肌肉形變特征；(c) 分類結果的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