支持人工智能的软传感阵列,用于同时检测肌肉变形和机械肌谱,用于转向体感交互

科学领域:

• 可穿戴技术是可穿戴的技术.
• 人与计算机的互动.
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 运动识别 (MR) 是自然的人与计算机交互的关键,在元宇宙应用中.
• 现有的方法,如惯性测量单位和电肌图学有局限性.
• 对于先进的元宇宙体验,需要一个非侵入性的,准确的运动捕捉系统.

研究的目的:

• 推出一种新的,非侵入性的肌肉感应可穿戴设备,用于运动识别.
• 为了实现基于运动控制的体感交互与元宇宙的化身.
• 为现有的运动捕捉技术提供替代方案.

主要方法:

• 开发了一种灵活的16通道压力传感器阵列 (≈0.38g),用于检测肌肉机械活动.
• 同时检测动态肌肉形状变化和振动机械图信号.
• 机器学习的应用,从十个人类受试者中分类十个下肢运动.

主要成果:

• 在十种不同的下肢运动中,实现了96.06%的运动识别准确度.
• 使用肌肉感应可穿戴设备实时控制元宇宙化身.
• 该设备通过其多通道传感器阵列有效捕获丰富的肌肉活动信息.

结论:

• 拟议的肌肉感应可穿戴设备为人类运动捕捉提供了准确而非侵入性的方法.
• 这项技术促进了自然的体感交互,用于控制元宇宙中的虚拟化身.
• 它为传统的运动捕捉系统提供了可行的替代方案,扩大了可穿戴设备的应用.