刘炫佑

腕部电阻抗成像为可穿戴设备提供了一种无需摄像头的手部活动感知方式，但将其融入日常设备形态仍具挑战。我们探索在常规表背布局中集成平面电极的智能手表式方案，并在用户研究中评估其对手势识别的支持能力。结果表明，将 EIT 集成到常见可穿戴硬件中是实现低干扰输入的一条可行路径。

腕部电阻抗成像可在无需摄像头的情况下实现保护隐私的手部感知，但其实用性取决于手臂移动时感知是否稳定。我们在不同用户、手部配置与手臂姿态下采集可穿戴数据，考察这种姿态依赖性。结果表明，手臂姿态会显著影响感知质量，训练时覆盖更多姿态有助于提升对未见条件的泛化。我们还探索了旨在增强跨用户与跨姿态鲁棒性的学习方法。

仅依赖惯性测量单元（IMU）的惯性里程计（IO）为增强现实与可穿戴设备中的人体运动追踪提供了一条轻量化路径，但基于学习的方法由于缺乏对人体运动动力学的显式建模，仍容易出现累积漂移。我们提出 MARIO，从 IMU 数据中学习人体姿态先验，并将其引入惯性里程计的状态传播过程，以施加符合人体运动学的物理约束。进一步地，我们提出面向商用 AR 眼镜的轻量级传感器融合框架，整合磁力计、气压计和辅助 IMU 等现成传感信号。在大型运动数据集上的评估表明，MARIO 相比强 IO 基线显著降低了位置漂移，并在多样运动场景下提升了鲁棒性，为融合运动学先验与多模态感知的无摄像头人体追踪提供了新思路。

感官替代设备让用户能够借助触觉等其他感官通道感知视觉信息。然而，现有设备大多将摄像头置于眼部（头戴式），限制了手部操作中的动作协调。我们提出从“手部视角”实现“看见与感受”，以提升感官替代的灵活性与表现力。为此，我们设计了一种手背电触觉显示器，可将腕戴摄像头获取的图像转化为触觉信号，使用户在伸手与悬停过程中感知物体。在一项面向明眼人以及盲人或低视力参与者的用户研究中，我们比较了手部视角与传统头戴式视角在操作任务（如拿取瓶子、焊接）中的表现。结果表明，两种视角在任务表现上相当，但参与者更偏好手部视角所带来的灵活性，因为它支持更符合人体工学的操作策略。

电触觉刺激为高分辨率可穿戴触觉技术提供了一条颇具前景的路径，但长期以来难以与柔软、贴合日常穿戴的纺织材料实现良好集成。我们提出 TacTex，一种将高密度触觉反馈与触摸感知无缝融合的纺织界面。通过采用新颖的多层编织结构，并以非导电纱线分隔导电电极，TacTex 实现了 512 × 512 的感知与驱动分辨率，电极间距最小可达 2 mm。系统配套的定制驱动电路能够精确控制电刺激的时空分布，并同步监测电压变化以实现触摸追踪。技术评估与用户研究表明，TacTex 能够呈现包括复杂静态与动态图案在内的多种触觉效果，从而将高保真触觉反馈有效引入日常服装。