Nouveau wearable permet de contrôler machines et robots par gestes simples — même en mouvement

Motion Design INSIDER

Le système wearable collé sur un brassard en tissu. (Image : Les chercheurs)

Des ingénieurs de l'Université de Californie à San Diego ont développé un système wearable de nouvelle génération qui permet aux gens de contrôler des machines à l'aide de gestes quotidiens — même en courant, en voiture ou flottant sur des vagues océaniques turbulentes.

Le système, décrit dans le numéro du 17 novembre 2025 de Nature Sensors, combine l'électronique extensible avec l'intelligence artificielle pour surmonter un défi de longue date dans la technologie wearable : la reconnaissance fiable des signaux de geste dans des environnements réels.

Les technologies wearable avec capteurs de geste fonctionnent bien quand l'utilisateur est immobile, mais les signaux commencent à se dégrader sous le bruit de mouvement excessif, a expliqué le co-premier auteur de l'étude Xiangjun Chen, chercheur postdoctoral au département de génie chimique et nano Aiiso Yufeng Li Family de l'école d'ingénierie Jacobs de UC San Diego. Cela limite leur praticité dans la vie quotidienne. « Notre système surmonte cette limitation », a dit Chen. « En intégrant l'IA pour nettoyer les données de capteurs bruitées en temps réel, la technologie permet aux gestes quotidiens de contrôler fiablement les machines même dans des environnements hautement dynamiques. »

La technologie pourrait permettre aux patients en rééducation ou aux personnes à mobilité réduite, par exemple, d'utiliser des gestes naturels pour contrôler des aides robotiques sans compter sur une motricité fine. Les travailleurs industriels et les premiers intervenants pourraient potentiellement utiliser la technologie pour le contrôle mains-libres d'outils et de robots dans des environnements à haut mouvement ou dangereux. Elle pourrait même permettre aux plongeurs et opérateurs à distance de commander des robots sous-marins malgré des conditions turbulentes. Dans les appareils grand public, le système pourrait rendre les contrôles gestuels plus fiables dans les contextes quotidiens.

Le travail était une collaboration entre les laboratoires de Sheng Xu et Joseph Wang, tous deux professeurs au département de génie chimique et nano Aiiso Yufeng Li Family de l'école d'ingénierie Jacobs de UC San Diego.

À la connaissance des chercheurs, c'est la première interface homme-machine wearable qui fonctionne de manière fiable sur une large gamme de perturbations de mouvement. En conséquence, elle peut fonctionner avec la façon dont les gens bougent réellement.

Le dispositif est un patch électronique souple collé sur un brassard en tissu. Il intègre des capteurs de mouvement et musculaires, un microcontrôleur Bluetooth et une batterie extensible dans un système compact et multicouche. Le système a été entraîné à partir d'un jeu de données composite de gestes réels et de conditions, de la course et des secousses au mouvement des vagues océaniques. Les signaux du bras sont capturés et traités par un cadre d'apprentissage profond personnalisé qui élimine les interférences, interprète le geste et transmet une commande pour contrôler une machine comme un bras robotique, en temps réel.

Le système a été testé dans de multiples conditions dynamiques. Les sujets ont utilisé le dispositif pour contrôler un bras robotique en courant, exposés à des vibrations de haute fréquence, et sous une combinaison de perturbations. Le dispositif a également été validé sous des conditions océaniques simulées à l'aide du simulateur de recherche océan-atmosphère Scripps à l'institution d'océanographie Scripps de UC San Diego, qui a recréé à la fois le mouvement de mer généré en laboratoire et le mouvement de mer réel. Dans tous les cas, le système a fourni une performance précise et à faible latence.

À l'origine, ce projet était inspiré par l'idée d'aider les plongeurs militaires à contrôler des robots sous-marins. Mais l'équipe a vite réalisé que l'interférence du mouvement n'était pas juste un problème unique aux environnements sous-marins. C'est un défi commun dans le domaine de la technologie wearable, qui a longtemps limité la performance de tels systèmes dans la vie quotidienne.

« Ce travail établit une nouvelle méthode pour la tolérance au bruit dans les capteurs wearable », a dit Chen. « Il ouvre la voie à des systèmes wearable de nouvelle génération qui ne sont pas seulement extensibles et sans fil, mais aussi capables d'apprendre d'environnements complexes et d'utilisateurs individuels. »

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