近日，北京林业大学宋国勇教授团队在Nature Communications期刊上发表题为“A liquid metal dynamic wetting strategy for spatiotemporal monitoring of hand movements”的研究成果。北京林业大学材料学院2024级博士研究生展飞为论文第一作者，北京林业大学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。

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FWIST的设计策略及潜在应用