使用松身衣物的人体运动识别与预测

摘要：人体运动分析在医疗保健、人与机器人交互和虚拟现实等领域发挥着至关重要的作用。传统方法通常依赖于紧贴身体的传感器，这可能不舒适且不实用。在这里，我们研究了使用内置传感器的服装进行运动识别和预测。我们分析了松身衣物的运动如何在模拟和现实场景中预测身体运动。结果表明，与直接附着于身体的传感器相比，附着在织物上的传感器可以提高识别准确性最多达40%，并且所需的运动历史量减少约80%。这些发现表明，服装运动为分析人类运动提供了有价值的信息。本研究还提供了关于具有集成感测能力的智能纺织品设计的见解。