IMU-sEMG（表面肌电图）针对上肢运动模式识别的技术发展历程

近日，一项针对上肢运动模式识别技术的综述研究显示，IMU（惯性测量单元）与表面肌电图（sEMG）的融合已成为该领域应用较为广泛的多模态传感器组合之一，为假肢控制、外骨骼操作等人机交互场景提供了更准确的技术支持。

上肢运动模式识别在疗愈辅助、智能穿戴设备等领域具有重要价值，但传统单传感器模式存在信息维度有限、易受干扰等问题。

sEMG与IMU组合的技术 发展历程

为此，研究人员逐渐转向多模态传感器融合技术，其中sEMG与IMU的组合占相关研究的58%，成为主流方向。sEMG通过皮肤表面电极非侵入式地捕捉肌肉电活动，反映神经肌肉的信息；IMU则通过加速度计、陀螺仪等组件记录运动的加速度、角速度及方向变化，两者信息互补，能更全面地描述上肢运动特征。

早期，单sEMG系统在识别手势时易受肢体姿势变化影响，导致精度下降；加入IMU后，可结合运动姿态信息修正误差，提升识别稳定性。

随着深度学习技术的发展，研究人员进一步采用卷积神经网络、循环神经网络等模型，实现端到端的数据融合，有效提取时空特征，使上肢运动识别准确率得到大幅提升，部分系统准确率已超过95%。

肌臂带的应用

该融合技术已在实际场景中得到应用，例如假肢手的准确控制、外骨骼机器人的动作辅助，以及互动游戏中的手势交互等。未来，研究人员将继续优化传感器融合算法，解决信号噪声、个体差异等问题，推动上肢运动模式识别技术向更高可靠性和实用性发展。

参考资料：Honglei Zhang, Sidi Mohamed Sid’El Moctar, Sofiane Boudaoud, et al. A comprehensive review of sEMG-IMU sensor fusion for upper limb movements pattern recognition[J]. Information Fusion, 2025.注：本文仅摘录核心观点用于科普分享，完整研究可通过期刊官网检索查阅。

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