Perangkat Wearable Baru Memungkinkan Anda Mengontrol Mesin dan Robot dengan Gerakan Sederhana—Bahkan Saat Bergerak
DALAM Desain Gerak
Sistem wearable direkatkan pada ban lengan berbahan kain. (Gambar:Para peneliti)
Para insinyur di Universitas California San Diego telah mengembangkan sistem wearable generasi berikutnya yang memungkinkan manusia mengendalikan mesin menggunakan gerakan sehari-hari — bahkan saat berlari, mengendarai mobil, atau mengambang di gelombang laut yang bergejolak.
Sistem ini dijelaskan dalam Nature Sensors edisi 17 November 2025 , memadukan perangkat elektronik yang dapat diregangkan dengan kecerdasan buatan untuk mengatasi tantangan lama dalam teknologi perangkat wearable:Pengenalan sinyal isyarat yang andal di lingkungan dunia nyata.
Teknologi yang dapat dikenakan dengan sensor gerakan berfungsi dengan baik ketika pengguna duduk diam, namun sinyalnya mulai rusak karena kebisingan gerakan yang berlebihan, jelas rekan penulis studi tersebut, Xiangjun Chen, seorang peneliti pascadoktoral di Departemen Teknik Kimia dan Nano Keluarga Aiiso Yufeng Li di UC San Diego Jacobs School of Engineering. Hal ini membatasi kepraktisan mereka dalam kehidupan sehari-hari. “Sistem kami mengatasi keterbatasan ini,” kata Chen. “Dengan mengintegrasikan AI untuk membersihkan data sensor yang berisik secara real-time, teknologi ini memungkinkan gerakan sehari-hari untuk mengontrol mesin dengan andal bahkan di lingkungan yang sangat dinamis.”
Teknologi ini dapat memungkinkan pasien dalam rehabilitasi atau individu dengan mobilitas terbatas, misalnya, menggunakan gerakan alami untuk mengendalikan alat bantu robotik tanpa bergantung pada keterampilan motorik halus. Pekerja industri dan responden pertama berpotensi menggunakan teknologi ini untuk mengontrol alat dan robot secara handsfree di lingkungan dengan pergerakan tinggi atau berbahaya. Bahkan memungkinkan penyelam dan operator jarak jauh untuk memerintahkan robot bawah air meskipun dalam kondisi bergejolak. Pada perangkat konsumen, sistem ini dapat membuat kontrol berbasis isyarat lebih andal dalam situasi sehari-hari.
Pekerjaan ini merupakan kolaborasi antara laboratorium Sheng Xu dan Joseph Wang, keduanya Profesor di Departemen Teknik Kimia dan Nano Keluarga Aiso Yufeng Li di UC San Diego Jacobs School of Engineering.
Sepengetahuan para peneliti, ini adalah antarmuka manusia-mesin pertama yang dapat dipakai dan bekerja dengan andal dalam berbagai gangguan gerakan. Hasilnya, hal ini dapat sesuai dengan cara orang bergerak sebenarnya.
Perangkat ini berupa tambalan elektronik lembut yang direkatkan pada ban lengan. Ini mengintegrasikan sensor gerak dan otot, mikrokontroler Bluetooth, dan baterai yang dapat diregangkan ke dalam sistem yang kompak dan berlapis-lapis. Sistem ini dilatih dari kumpulan data gabungan dari gerakan dan kondisi nyata, mulai dari berlari dan gemetar hingga pergerakan gelombang laut. Sinyal dari lengan ditangkap dan diproses oleh kerangka pembelajaran mendalam khusus yang menghilangkan interferensi, menafsirkan isyarat, dan mengirimkan perintah untuk mengendalikan mesin seperti lengan robot, secara real-time.
Sistem diuji dalam berbagai kondisi dinamis. Subyek menggunakan perangkat tersebut untuk mengendalikan lengan robot saat berlari, terkena getaran frekuensi tinggi, dan dalam kombinasi gangguan. Perangkat ini juga divalidasi dalam simulasi kondisi laut menggunakan Scripps Ocean-Atmosphere Research Simulator di Scripps Institution of Oceanography UC San Diego, yang menciptakan kembali gerakan laut yang dihasilkan laboratorium dan gerakan laut nyata. Dalam semua kasus, sistem menghasilkan kinerja latensi rendah dan akurat.
Awalnya, proyek ini terinspirasi oleh gagasan membantu penyelam militer mengendalikan robot bawah air. Namun tim segera menyadari bahwa gangguan dari gerakan bukan hanya masalah yang hanya terjadi di lingkungan bawah air. Ini adalah tantangan umum di bidang teknologi wearable, yang telah lama membatasi performa sistem tersebut dalam kehidupan sehari-hari.
“Pekerjaan ini menetapkan metode baru untuk toleransi kebisingan pada sensor yang dapat dikenakan,” kata Chen. “Hal ini membuka jalan bagi sistem wearable generasi berikutnya yang tidak hanya dapat diregangkan dan nirkabel, namun juga mampu belajar dari lingkungan kompleks dan pengguna individu.”
Sumber
