记者近日获悉，哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院仪器科学与技术专业电测技术及智能控制研究所孙金玮教授团队完成了“用于仿生机械手的可穿戴便携式实时控制手势识别系统”研究，成果在线发表于最新一期《物理学杂志》上。专家评价指出，这一科研成果，在传统假肢控制的基础上，改进并建立了一种基于模式识别算法的可穿戴手势识别系统，以对仿生机械手进行实时控制，为方便截肢者的日常起居和人际交往提供了更加有效的辅助手段。

　　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。