科学者がユーザー制御と自動化を組み合わせたスマート義手を開発

からの科学者 スイス連邦工科大学ローザンヌ校 彼らは、特に切断者向けに、ロボットハンドの制御を改善する新しい方法に取り組んでいます。 彼らは、個々の指の制御と自動化を組み合わせて、把握と操作を改善する方法を開発しました。 彼らは、神経工学とロボット工学のこのアイデアを、XNUMX 人の異なる切断者と XNUMX 人の健康な人でテストしました。 研究結果は、 ネイチャーマシンインテリジェンス. 

この新しく開発された技術は、ロボットハンド制御のための XNUMX つの異なる分野を組み合わせています。 これはこれまでに行われたことのないものであり、神経人工装具における共有制御という新しい分野に続くものです。

新しい概念の XNUMX つは神経工学から生まれました。 意図された指の動きは、切断者の断端の筋肉活動を読み取ることによって特定されます。 これは、義手の個々の指の制御に使用されます。 もう XNUMX つの概念はロボット工学から来ています。 ロボットハンドは物体をつかみ、握ることで物体と接触し続けることができます。 

「物体を手に持って滑り始めたとき、反応できるのは数ミリ秒だけです」と、リーダーのオード・ビラード氏は説明します。 EPFL の学習アルゴリズムおよびシステム研究所。 「ロボットハンドは 400 ミリ秒以内に反応する能力があります。 指全体に圧力センサーが装備されているため、脳が物体が滑っていることを実際に認識する前に、反応して物体を安定させることができます。」

このプロセスは、アルゴリズムがユーザーの意図を解読する方法を学習することから始まり、次にそれを義手の指の動きに変換します。これを実現するには、切断者はまず一連の手を動かし、機械学習を使用するアルゴリズムをトレーニングする必要があります。切断者の断端にはセンサーが使用されており、特定の筋肉活動を検出できます。次に、アルゴリズムが手の動きとそれに対応する筋肉の活動を学習して関連付けます。最終的には、アルゴリズムがユーザーの意図した指の動きを認識し、義手で個々の指を制御できるようになります。 

Katie Zhuang がこの出版物の筆頭著者です。 彼女は機械学習アルゴリズムについて話しました。 

「筋肉の信号にはノイズが含まれる可能性があるため、それらの筋肉から意味のある活動を抽出し、それを動きに解釈する機械学習アルゴリズムが必要です」と彼女は言いました。

その後、科学者たちは、ユーザーが物体を掴もうとするとロボットによる自動化が開始されるようにアルゴリズムを設計しました。 アルゴリズムは義手に中継され、物体がセンサーに接触したときに指を閉じて把握します。 センサーは義手の表面にあります。 科学者たちは、以前の研究からの適応に基づいてこの新しいシステムを作成しました。 その研究では、ロボットアームは物体の形状を識別し、それを掴むように設計されていました。 彼らはこれを触覚情報のみに基づいて行い、視覚信号には依存しませんでした。 

この技術が人々の間で効果的に使用され、義手を探している切断者にとって商業的に実行可能な選択肢になるまでには、まだ課題があります。 しかし、このテクノロジーはこの分野における大きな進歩であり、人間とロボット工学を融合するという考えを今後も推進していくでしょう。 現時点では、このアルゴリズムはまだロボットでテストされています。

「ロボットハンドを制御するための私たちの共通のアプローチは、バイオニックハンドプロテーゼや脳と機械のインターフェースなどのいくつかの神経プロテーゼ用途に使用でき、これらのデバイスの臨床的効果と使いやすさが向上します」と、EPFLのベルタレッリ財団トランスレーショナルニューロエンジニアリングの議長であるシルベストロ・ミセラ氏は述べています。 、Scuola Superiore Sant'Annaのバイオエレクトロニクス教授。