近日，我校材料学院宋国勇教授团队在生物结构启发的柔性可穿戴骨骼追踪领域取得新进展，相关成果以“A liquid metal dynamic wetting strategy for spatiotemporal monitoring of hand movements”为题发表在国际知名期刊Nature Communications（IF=15.7，中国科学院一区Top）。
当前的手部追踪技术常因遮挡、电磁干扰以及软传感器发出的模糊信号而出现精度不稳定的状况，这些限制阻碍了高级人机交互中可靠的动作捕捉。农林作业环境复杂、目标多样、地形不平整，对机械手的姿态感知和末端操作精度提出更高要求。为解决这些问题，本团队利用天然生物独特各向异性微纳米结构，结合液态金属，提出了一种基于动态润湿的柔性可穿戴惯性骨骼追踪（FWIST）系统。该系统在手部集成了16个FWIST单元，能够实时高精度地捕捉手掌的俯仰/滚转以及手指弯曲角度。它能精确地重建指尖和关节轨迹，提供全面的手部动作分析。在实验室测试中，前馈神经网络在小数据集上实现了近乎100%的手势识别准确率，证明了该方法的潜力。FWIST方法在远程操作、机器人编程、无人机控制以及沉浸式虚拟现实体验等方面具有明显优势。此外，FWIST可与视觉、力控等多模态传感技术融合，实现更智能的环境感知与操作决策，推动无人农场、智能林业、精准农业装备的发展。该技术将显著提升农林作业的自动化水平、作业效率与安全性，具有广阔的产业应用前景。
FWIST的设计策略及潜在应用
我校材料学院2024级博士研究生展飞为论文第一作者，该同学入选2025年中国科协青年科技人才培育工程博士生专项计划。我校青年教师王磊副教授和宋国勇教授为共同通讯作者。
该研究得到了中央高校基本科研业务费专项资金(BLX202343)资助和材料学院的大力支持。该团队前期相关研究成果发表在Advanced Materials（https://doi.org/10.1002/adma.202409182）等期刊。
