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    近日，清华大学朱荣教授研究组在《自然通讯》（Nature Communications）发表研究论文，报道研制的一款新型可穿戴运动监测系统，成功突破了运动检测技术中普遍存在的积分漂移问题。监测系统可应用于外骨骼机器人、协作机器人、康复训练等领域的高动态运动监测。

    穿戴式运动检测技术是外骨骼机器人、协作机器人等领域不可或缺的人机交互手段。随着信息、传感、驱动和材料技术的发展，外骨骼机器人作为助力助残设备在工业、医疗、军事领域逐渐展示出实用价值。目前，柔顺化、轻量化正成为外骨骼研究的新方向。研究团队将自主研发的微型传感器和多感知技术应用到穿戴机器人，研制出新型的可穿戴人体运动监测系统，采用自主原创的微型运动速度传感器结合微型惯性测量单元，发展新型的无积分数据融合算法，实现了鲁棒性好、抗干扰强、长期无漂移的三维运动速度、运动加速度和肢体姿态的测量。朱荣教授研究组将可穿戴运动捕捉系统应用于人体肢体动作捕捉，实现了对高动态拳击、踢腿、长跑运动等的准确实时监测。这项技术为人机协同领域提供了可行的运动监测手段，将促进外骨骼机器人、协作机器人等智能机器人的运动感知技术发展。相关研究成果以题为《可穿戴肢体运动捕捉系统》“A wearable motion capture device able to detect dynamic motion of human limbs”，发表在《自然通讯》（Nature Communications），论文第一作者为清华大学精密仪器系博士后柳世强，通讯作者为清华大学朱荣教授。研究工作得到国家自然科学基金项目和国强研究院项目的资助。

图：可穿戴人体运动监测系统

相关研究论文链接：

Shiqiang Liu, Junchang Zhang, Yuzhong Zhang, Rong Zhu*, A wearable motion capture device able to detect dynamic motion of human limbs, Nature Communications. 2020 (11), 5615.

http://doi.org/10.1038/s41467-020-19424-2