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EPFL科學(xué)家正在開發(fā)新的方法來改進(jìn)機(jī)器人手的控制 - 尤其是截肢者 - 將個(gè)人手指控制和自動(dòng)化相結(jié)合，以改善抓握和操控。神經(jīng)工程學(xué)和機(jī)器人學(xué)之間的這種跨學(xué)科的概念驗(yàn)證成功地在三名截肢者和七名健康受試者身上進(jìn)行了測(cè)試。結(jié)果發(fā)表在今天的Nature Machine Intelligence雜志上。
該技術(shù)融合了兩個(gè)不同領(lǐng)域的兩個(gè)概念。在機(jī)器人手控制之前從未實(shí)現(xiàn)過它們，并且有助于神經(jīng)修復(fù)術(shù)中共享控制的新興領(lǐng)域。
來自神經(jīng)工程學(xué)的一個(gè)概念涉及破解截肢者殘肢上的肌肉活動(dòng)所預(yù)期的手指運(yùn)動(dòng)，用于手指控制假手，這是以前從未做過的。另一個(gè)來自機(jī)器人技術(shù)，允許機(jī)器人手抓住物體并保持與物體的接觸，以便進(jìn)行強(qiáng)有力的抓取。
“當(dāng)你拿著手中的物體并且它開始滑動(dòng)時(shí)，你只需要幾毫秒的時(shí)間來做出反應(yīng)，”負(fù)責(zé)EPFL學(xué)習(xí)算法和系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室的Aude Billard解釋道?！?機(jī)器人手有能力在400毫秒內(nèi)做出反應(yīng)。在手指周圍配備壓力傳感器，它可以在大腦真正感知物體滑動(dòng)之前對(duì)物體作出反應(yīng)和穩(wěn)定。”
共享控制如何工作
該算法首先學(xué)習(xí)如何解碼用戶意圖并將其轉(zhuǎn)換為假手的手指運(yùn)動(dòng)。被截肢者必須執(zhí)行一系列手部動(dòng)作，以訓(xùn)練使用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。放置在被截肢者殘肢上的傳感器檢測(cè)肌肉活動(dòng)，算法學(xué)習(xí)哪些手部動(dòng)作對(duì)應(yīng)于哪種肌肉活動(dòng)模式。一旦理解了用戶的預(yù)期手指運(yùn)動(dòng)，該信息可用于控制假手的各個(gè)手指。
“由于肌肉信號(hào)可能有噪音，我們需要一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從這些肌肉中提取有意義的活動(dòng)并將其解釋為動(dòng)作，”該出版物的第一作者Katie Zhuang說。
接下來，科學(xué)家設(shè)計(jì)了算法，以便當(dāng)用戶試圖抓住物體時(shí)機(jī)器人自動(dòng)化開始。當(dāng)物體與假手表面上的傳感器接觸時(shí)，該算法告訴假手關(guān)閉其手指。這種自動(dòng)抓取是對(duì)以前的機(jī)器人手臂研究的改編，旨在推斷物體的形狀，并在沒有視覺信號(hào)幫助的情況下僅根據(jù)觸覺信息抓住它們。
在將算法用于截肢者的市售假肢手中之前，仍然存在許多挑戰(zhàn)。目前，該算法仍在外部方提供的機(jī)器人上進(jìn)行測(cè)試。
“我們控制機(jī)器人手的共同方法可用于幾種神經(jīng)假體應(yīng)用，如仿生手假肢和腦 - 機(jī)界面，增加這些裝置的臨床影響和可用性，”Silvestro Micera，EPFL的Bertarelli基金會(huì)轉(zhuǎn)化神經(jīng)工程學(xué)教席，和Scuola Superiore Sant“生物電子學(xué)教授”。
目前的技術(shù)通過用一些肌肉信號(hào)直接控制假肢馬達(dá)來工作，自學(xué)仿生手或許可以激發(fā)“新一代”假肢。
