本研究由 Huawei Zheng（布伦瑞克工业大学微技术研究所、贡比涅技术大学Roberval实验室）、Frédéric Lamarque、Hani Al Hajjar（贡比涅技术大学Roberval实验室）以及 Andreas Dietzel（布伦瑞克工业大学微技术研究所）共同完成，于2026年发表在期刊 Advanced Intelligent Systems 上，论文标题为《A Compact Multijoint Finger Motion Sensing Module for Flexible Exoskeleton Applications》。
柔性手部外骨骼（soft hand exoskeletons）在医疗康复、辅助抓取及日常生活活动（ADLs）中具有广泛应用前景。然而，现有大多数柔性手外骨骼采用欠驱动（underactuated）机制，即驱动器数量少于手部自由度（degrees of freedom），导致难以准确解耦和估计多关节运动。传统上，姿态获取依赖解析数学模型或外部触觉感知等间接方法，难以实现精确控制。直接测量手指关节角度能够提供实时关节角度反馈，从而改善控制性能与系统安全性。然而，实现可穿戴关节角度传感面临多重挑战：手指屈伸时关节皮肤发生复杂的拉伸与压缩变形；人手对外加质量和外部约束极为敏感；手背可用空间极为有限。因此，关节角度传感器必须兼具轻量、紧凑、高集成度、柔韧性与可拉伸性。
压阻式应变传感器（piezoresistive strain sensor）因其高灵敏度、结构简单和成本低廉，被认为是最实用的可穿戴手指关节角度测量方案。然而，传统商用弯曲传感器通常不可拉伸、体积较大，且仅支持单通道局部测量，难以覆盖多关节跟踪需求；纳米材料基传感器虽具有优异拉伸性和灵敏度，但面临高成本、复杂化学合成与低集成度等产业化瓶颈；纺织基传感器则易受湿度、摩擦等环境干扰。针对上述挑战，本研究旨在开发一种高度集成的多通道压阻式应变传感模块，避免复杂制造工艺，同时保持可靠的传感性能，为柔性手外骨骼提供实时多关节运动反馈。
研究流程可分为四个主要阶段：生物力学分析与设计需求确定、传感器结构设计与力学验证、传感原理与电路集成、以及实验表征与实际部署验证。
第一阶段：生物力学分析与设计需求确定。 研究首先分析人手解剖结构与运动学特性。除拇指外，每根手指包含掌指关节（MCP）、近端指间关节（PIP）和远端指间关节（DIP）；拇指包含指间关节（IP）和掌指关节（MCP）。已有研究表明，拇指、食指和中指三指配置足以再现日常大多数抓握模式。因此，本研究设计的三指传感模块覆盖8个关节位置：食指和中指的MCP、PIP、DIP关节以及拇指的IP和MCP关节。在手指屈伸过程中，覆盖关节的皮肤发生拉伸或压缩，从宏观上表现为相邻关节间距离的变化。研究采用简化几何模型 δl = r·θ 估算皮肤拉伸长度，其中r为关节有效旋转半径，θ为关节旋转角度（弧度）。以一名健康成年男性手部尺寸为参考，结合文献报道的各关节最大屈曲角度（MCP约100°、PIP约105°、DIP约85°、拇指IP约73°、拇指MCP约56°），计算得到各关节所需的最大皮肤拉伸长度介于4.5 mm至19.2 mm之间，为后续可拉伸结构设计提供了定量依据。
第二阶段：传感器结构设计与力学验证。 研究选用聚酰亚胺（polyimide, PI）作为传感器基底材料，因其具有优异的机械柔韧性、高热稳定性、耐化学性及与标准PCB工艺的兼容性。然而，PI本身不可拉伸，直接跨关节放置会限制运动并导致机械失效。为此，研究引入优化的马蹄形（horseshoe）几何结构，并结合“岛-桥”（island-bridge）架构实现宏观可拉伸性。传感区域作为“岛”牢固锚定在关节表面以监测关节旋转，而马蹄形可拉伸互连结构作为“桥”与刚性指骨段对齐，通过面外屈曲（out-of-plane buckling）和扭转顺应性吸收指骨段皮肤拉伸产生的轴向寄生应变，实现机械解耦并消除信号串扰。
为验证结构力学行为，研究使用ANSYS Workbench 2025 R2进行有限元分析（finite element analysis, FEA）。由于PI薄膜厚度仅100 μm，结构被简化为具有均匀厚度的壳模型（shell model），以平衡计算效率与数值精度。连续传感器网络被划分为8个结构独立段，每段对应一个离散指骨段，在独立模拟域中进行评估。边界条件为一端完全约束、另一端施加轴向位移，位移量源自表1中经验皮肤拉伸数据。材料属性采用Kapton HN PI薄膜的标准规格。模拟结果显示，马蹄形结构通过面内到面外的几何模式转换适应轴向位移，最大等效von Mises应力集中在马蹄形结构的内侧圆角处，具体位于食指MCP关节段，峰值为212.9 MPa，低于PI基底的本征拉伸屈服强度（231 MPa），证明了设计的结构完整性。
第三阶段：传感原理与电路集成。 传感器基于导电材料在弯曲变形下的压阻行为。每个传感区域在基底两侧各放置一个电阻式应变计，弯曲时分别承受拉伸和压缩应变，产生相反的电阻变化，形成差分式电学响应。两个电阻串联构成分压器（voltage divider），分压中点作为模拟传感节点输出。在假设小变形和近似线性压阻行为下，传感通道的输出电压变化可近似表示为 δV_sensor = (V_in/2) · GF · t/(2r)，其中GF为等效应变系数（gauge factor），t为基底有效厚度，r为弯曲曲率半径，V_in为供电电压。
电路设计采用开源EDA软件KiCad，采用双层布线拓扑与高集成度电极布局，将11通道模拟信号压缩为紧凑矩阵。每个关节位置实现一个基于分压器的压阻传感单元；MCP关节采用两个分压传感器呈角度镜像配置。整个传感器系统包含11个独立传感通道，所有信号输入输出最终路由至一个4×4电极阵列（共16个接触焊盘），尺寸仅15 mm×15 mm。
读出电路基于Cypress/Infineon可编程片上系统（PSoC 63微控制器，CY8C6347BZI-BLD54），利用片上可编程运算放大器、模数转换器（ADC）、数模转换器（DAC）和模拟路由矩阵实现紧凑模拟前端。由于丝网印刷碳电阻存在制造公差，top和bottom电阻不完全匹配，平面状态下的分压中点可能偏离V_in/2的理想值。为此，引入带偏移补偿的运算放大器级，提供增益同时加入可编程偏置，使调理后的信号中心位于V_ref/2（1.65 V），最大化ADC动态范围。调理后信号由片上12位逐次逼近寄存器（SAR）ADC数字化，并采用16倍过采样和平均方案提高噪声性能和有效分辨率。系统以10 Hz速率顺序扫描全部11通道，满足0–5 Hz手指关节运动带宽的Nyquist准则。固件基于顺序信号处理框架，通过基线归一化和基于标定的二次多项式模型将电压变化映射为关节角度。对于所有MCP关节，两个传感器通道得到的角度估计取平均值作为单一输出值，以提高鲁棒性。
第四阶段：制造与实验验证。 传感器基底由第三方PCB制造商（PCBWay）制造，包括PI柔性基底、铜互连和通孔结构。压阻传感路径（尺寸10 mm长、1 mm宽）通过优化的丝网印刷工艺沉积，使用商业碳浆（DuPont 7082M），不锈钢模板湿厚度100 μm。所有11通道在单次连续1秒扫描中完成沉积，确保油墨厚度高度均匀。印刷后在120°C对流烘箱中固化15分钟以稳定机电性能。
传感器表征包括单通道特性与标定、以及多通道关节角度测量验证。在单通道标定中，单个传感器通道被牢固安装在不同半径的圆柱表面上，覆盖手指运动中典型曲率范围。共表征5个传感器通道（3个直线放置、2个角度放置），每个曲率条件下记录160个电压数据点（采样间隔30 ms）并取平均。实验结果显示传感器输出电压随曲率呈清晰单调关系，线性拟合得到等效gauge factor约为1.76，与文献报道的丝网印刷碳基压阻传感元件特性一致。随后进行关节角度标定，使用5个专用标定块覆盖拇指IP和MCP关节以及食指/中指的DIP、PIP、MCP关节，标定角度覆盖各关节的生理运动范围。每个标定角度记录100个电压样本（采样间隔30 ms，持续3 s），基线减除后使用二阶多项式模型拟合电压-角度关系，标定精度通过均方根误差（RMSE）量化。
在多通道验证实验中，传感器阵列佩戴在一名健康受试者左手，8个关节传感区域用医用胶带固定。受试者执行自然手指屈伸运动，每个周期包括握拳约2秒和完全伸展约2秒，连续重复6次。可见标记被策略性附着在食指和拇指的关节中心、指尖和背侧，高速相机同步捕捉手部运动，视频数据使用运动跟踪软件Kinovea离线处理，提取的关节角度作为参考真值（ground truth）。
有限元分析证实马蹄形结构通过面外屈曲和扭转适应轴向位移，最大等效von Mises应力为212.9 MPa，位于食指MCP关节段的内侧圆角处，低于PI基底的屈服强度231 MPa，验证了局部结构完整性。单通道标定实验得到等效gauge factor约1.76，传感器在不同曲率下表现出稳定、可重复的响应。关节角度标定结果显示二次多项式模型与实验数据吻合良好，电压响应在完整关节运动范围内稳定可重复。
在多通道动态验证中，系统对六个连续抓握-释放周期的跟踪性能表现良好。定量评估显示，系统最高精度出现在拇指MCP关节，平均绝对误差（MAE）为2.89°；最大跟踪偏差出现在食指PIP关节，MAE为6.63°，均方根误差（RMSE）峰值也出现在该关节，为13.06°。传感器输出曲线在上升沿存在轻微时间延迟，尤其在食指PIP关节较为明显，这主要归因于皮肤-传感器界面的粘弹性特性和固定点可能的微滑移。在伸展阶段（谷值区域），运动捕捉参考曲线常出现轻微负值，而传感器输出被固件的零截断操作限制在0°左右。尽管如此，谷值区域的跟踪误差仍保持在约5°。由于中指标记易发生遮挡，研究通过食指与中指轨迹的对比分析验证了传感器多通道一致性。整体而言，所提出的传感系统在所有评估关节上均展现出稳定、可靠的动态跟踪性能，与运动捕捉参考轨迹高度一致。
本研究开发了一种紧凑、可拉伸的多通道手指关节角度传感模块，通过将机械柔顺基底设计、差分压阻传感和基于标定的信号处理方法相结合，实现了关节级运动重建，同时保持轻量化和可穿戴形态。马蹄形可拉伸几何结构有效适应关节引起的皮肤变形，使基底能够承受高达19.2 mm的关节诱发伸长，同时局部应力保持在PI基底的弹性安全极限内。丝网印刷导电迹线消除了传统柔性基底复杂耗时的制备过程。电压分压器传感配置提供了1.76的gauge factor，带偏移补偿的运算放大器级有效缓解了制造公差和零位偏移误差。系统同时提供三根手指8个关节的实时角度测量，11个独立传感通道路由至仅15 mm×15 mm的集中电极阵列，直接与集成在4×3 cm紧凑读出模块中的PSoC 63微控制器系统连接。实验结果表明，系统在自然抓握任务中跟踪多通道手指关节轨迹，与光学运动捕捉参考相比跟踪误差小于6°。
本研究的科学价值在于证明了在不可拉伸的PI基底上通过几何设计实现宏观可拉伸性的可行性，克服了复杂材料合成的需求，为可穿戴传感系统的大规模制造提供了一种可扩展的方案。应用价值方面，所提出的传感模块可直接集成到柔性手外骨骼中，通过传感器区域与外骨骼关节位置的简单对准提供实时关节运动反馈，为欠驱动柔性手外骨骼的运动可观测性提升和闭环运动控制奠定基础。
研究亮点包括：第一，在不可拉伸PI薄膜上通过优化马蹄形几何与岛-桥架构实现宏观可拉伸性，最大伸长19.2 mm（40%），无需复杂弹性体合成；第二，11通道单层集成布局覆盖8个关节位置，相比传统单通道离散传感器大幅降低布线冗余和空间占用；第三，基于PSoC的可编程模拟前端采用偏移补偿放大，有效应对丝网印刷电阻失配和ADC动态范围限制；第四，与光学运动捕捉的端到端对比验证了系统精度，跟踪误差2.9°–6.6°，为高保真手部康复和外骨骼实时反馈控制展示了潜力。
局限性包括：仅在单一健康受试者上评估，未考虑个体间解剖差异；长期佩戴下体温、局部出汗和持续界面摩擦的影响尚未研究；系统目前仅工作在开环传感模式，尚未集成到可穿戴手外骨骼中进行实时闭环控制验证。