Abstract 近年来，人工智能技术得到了蓬勃的发展。由于人工智能给类似的移动交互终端工作带来了技术革新，因此，移动人机交互终端近来也受到了广泛的关注和研究。我们设计了一种结合自驱动传感器和机器学习技术的手语识别手环，该手环基于摩擦纳米发电机与压电纳米发电机的复合式发电机来收集力学信息。当佩带者的皮肤给传感器施加5 N的力时，复合发电机的输出约为80 mV。复合式发电机的设置使得该手环可以同时收集来自法向与切向的力学信息，丰富了收集到的力学信息，有助于提升识别精度。机器学习上我们采用的是LDA模型。使用者佩带着该手环对26个字母的手势识别进行模型训练，反复学习600次后，该模型对逐个手势的预测精度可以达到92.6%。我们将该智能手环系统应用于实际的手语翻译中，可以实现对语句“Nano biolab”的实时播报。除了能应用在手语识别的工作中，我们设计的智能腕带还能作为一个人机交互的终端应用在一些特殊手势识别、机械控制、键盘输入等场景中。该手环在手势命令识别、残障人辅助器械、可穿戴电子器件等领域均有广泛的应用前景。