近日，一款名为OpenZilo的开源智能戒指引发关注。它既能采集心率相关光学信号、皮肤温度等数据，还可以通过语音和手势向机器人发出指令，实现前进、转向和停止等操作。
11月2日，研究团队在arXiv公布了《OpenZilo：面向以人为中心的感知与机器人交互的开放式智能戒指平台》论文，详细披露了戒指的硬件结构、元器件型号、功耗测试以及机器人交互实验结果。
Nordic nRF54L15负责传感器数据采集与低功耗蓝牙通信；TDK六轴IMU获取手部运动数据，用于手势识别；ADI MAXM86161提供绿光、红光和红外光学测量通道；两颗楼氏麦克风负责采集语音。
语音识别和机器人动作决策主要由戒指连接的主机软件完成。语音与手势控制，任务成功率超过88%
研究团队使用宇树科技Go2-W轮足机器人开展主要实验，并展示了与G1人形机器人的连接。
佩戴者可以说出“前进”“左转”“停止”等命令，也可以通过预设手势调整机器人动作。
在10名参与者的实验中，语音指令的机器人任务成功率达到90.4%，手势指令为88.8%。这里统计的是机器人是否完成指定动作，并非单纯的语音或手势识别准确率。
进一步的连续任务测试显示：机器人启动后，使用语音转向的响应时间中位数为2.32秒，手势为1.74秒；停止操作分别为2.18秒和1.24秒。
实验表明，在这一测试条件下，手势适合承担较为快速的动作调整。19.5mAh电池，持续录音带来功耗挑战
论文还公布了七种工作模式的功耗数据。
BLE连接状态下电流约54—55μA，单独运行IMU约1.12mA，实时录音约3.88mA；当IMU与实时录音同时工作时，电流升至4.63mA。
按19.5mAh标称容量计算，最后一种模式的理论工作时间约4.21小时。这只是基于恒定电流的估算，不能等同于实际续航表现，也尚未覆盖四类传感器同时长期运行的情况。
目前，OpenZilo仍属于研究与开发平台。PPG及温度传感器为未来生理状态感知提供硬件基础，但此次机器人实验重点验证的是语音和IMU手势交互，并未完成自动识别健康异常的临床验证。
来源：OpenZilo研究团队、arXiv
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