廣東
近日，北京林業大學宋國勇教授團隊在Nature Communications期刊上發表題為“A liquid metal dynamic wetting strategy for spatiotemporal monitoring of hand movements”的研究成果。北京林業大學材料學院2024級博士研究生展飛為論文第一作者，北京林業大學青年教師王磊副教授和宋國勇教授為共同通訊作者。
該研究團隊利用天然生物獨特各向異性微納米結構，結合液態金屬，提出了一種基于動態潤濕的柔性可穿戴慣性骨骼追蹤（FWIST）系統。該系統在手部集成了16個FWIST單元，能夠實時高精度地捕捉手掌的俯仰/滾轉以及手指彎曲角度。它能精確地重建指尖和關節軌跡，提供全面的手部動作分析。在實驗室測試中，前饋神經網絡在小數據集上實現了近乎100%的手勢識別準確率，證明了該方法的潛力。FWIST方法在遠程操作、機器人編程、無人機控制以及沉浸式虛擬現實體驗等方面具有明顯優勢。
此外，FWIST可與視覺、力控等多模態傳感技術融合，實現更智能的環境感知與操作決策，推動無人農場、智能林業、精準農業裝備的發展。該技術將顯著提升農林作業的自動化水平、作業效率與安全性，具有廣闊的產業應用前景。
FWIST的設計策略及潛在應用
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