科学家开发智能人工手结合用户控制和自动化

来自埃科尔波利泰克尼克联邦学院的科学家正在研究新的方法来改进机器人手的控制，尤其是对于截肢者。他们开发了一种方法，将个别手指控制和自动化相结合，以帮助提高抓握和操纵。他们在三个截肢者和七个健康人身上测试了这种神经工程和机器人学的想法。该研究的结果发表在自然机器智能杂志上。

这种新开发的技术结合了两个独立的领域来控制机器人手。这是以前从未做过的事情，它遵循了神经假肢中的共享控制的新领域。

一个新的概念来自于神经工程。通过读取截肢者残肢的肌肉活动来识别预期的手指运动。这然后用于控制假肢手的个别手指。另一个概念来自机器人学。机器人手能够抓住物体并保持与其接触。

“当你握住一个物体，它开始滑动时，你只有几毫秒的反应时间，”埃科尔波利泰克尼克联邦学院学习算法和系统实验室的负责人奥德·比拉德解释道。“机器人手能够在400毫秒内反应。它在手指上配备了压力传感器，可以在大脑意识到物体滑动之前稳定物体。”

该过程从算法学习用户的意图开始，然后将其转化为假肢手的指运动。为了实现这一点，截肢者首先必须通过一系列手部运动来训练使用机器学习的算法。截肢者的残肢上使用传感器，可以检测到某些肌肉活动。然后，算法学习并将手部运动与相应的肌肉活动联系起来。最终，算法将知道用户预期的手指运动，然后可以控制假肢手的个别手指。

凯蒂·朱安是该出版物的第一作者。她谈到了机器学习算法。

“由于肌肉信号可能很嘈杂，我们需要一个机器学习算法来从这些肌肉中提取有意义的活动并将其解释为运动，”她说。

科学家们然后设计了算法，当用户试图抓握一个物体时，会启动机器人自动化。算法会指示假肢手在物体接触到手表面的传感器时关闭手指并抓握。科学家们基于之前的一项研究创建了这个新系统。在那项研究中，机器人臂被设计为仅根据触觉信息识别物体的形状并抓握它，而不依赖视觉信号。

在这项技术可以被有效使用并成为商业上可行的选择之前，仍然存在挑战，尤其是对于寻找假肢手的截肢者来说。然而，这项技术是神经假肢领域的一个巨大进步，它将继续推动人类和机器人融合的理念。目前，算法仍在机器人上进行测试。

“我们对机器人手的共享控制方法可以应用于多种神经假肢应用，例如仿生手假肢和脑机接口，增加这些设备的临床影响和可用性，”埃科尔波利泰克尼克联邦学院的伯塔雷利基金会翻译神经工程学椅和圣安娜高等学校的生物电子学教授西尔维斯特罗·米塞拉说。