中山大学吴进等 AFM：基于共形生物粘附水凝胶的多模态腕带传感系统用于精准实时手语翻译与人机交互

本文针对柔性人机交互设备存在的舒适度低、信号质量差和系统复杂等问题，提出了一种基于蜂蜜-氯化钠共改性聚丙烯酰胺的共形生物粘附水凝胶腕带系统。研究背景显示传统水凝胶电极存在自粘性不足和机械性能不匹配等局限，研究目的旨在开发兼具高舒适度和高信号质量的全集成人机交互界面。该系统通过双模态传感器采集表面肌电和加速度信号，结合轻量化AI模型实现97.2%的手语识别准确率，结论表明该腕带系统在无需联网的情况下可实现实时手语翻译和机器人控制，在听障沟通和康复训练领域具有应用价值。