对于因外伤、疾病等遭遇截肢的人，日常活动往往困难重重，同时伴有难以言喻的心理创伤。而佩戴假肢可以帮助他们“修复”肢体的残缺，并对心理有所抚慰。但传统假肢不能按照人的意图进行各种动作。肌电信号能快速、直接、客观地反映人体运动状态，因此，近年相关研究在假体控制和辅助康复机器人应用领域备受关注。
孙金玮课题组反复探索，建立了一种基于模式识别算法的可穿戴手势识别系统，旨在对仿生机械手展开实时操控。在研究中，科研团队提高了肌电信号采集和处理每个步骤的准确性；通过分析肌电信号的机制和特征，确定了需要识别的手势、肌肉区域、电极数量和放置位置；他们还自行开发了采集设备，用于捕捉前臂肌电信号，并同步去除噪声，截取数据进行分段分析、特征提取与手势分类。
论文第一作者曹天傲博士说，以上可穿戴便携式实时控制手势识别系统，为今后患者康复、日常生活及人际沟通搭建了“桥梁”，重新塑造了肢体功能，实现了自如的动作表达，减轻了因残障而导致的自卑和失落。
孙金玮课题组还计划进一步丰富动作的识别并增强动作识别准确率，真正保证患者能够随心所欲进行手部动作，解决原有肢体缺失带来的运动受限难题。同时，研究成果还将应用到工业机械手、机械臂、辅助机器人、外骨骼等领域，使产品更加多样性，得到更加普遍的应用。
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