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lmb棒球比分:截肢者的智能人工手將用戶和機器人控制融合在一起

2020-01-02 11:25:15    來源:    我來說兩句()
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棒球比分的x什么意思 www.sdldl.com.cn  EPFL的科學家們正在開發新的方法來改善對機械手的控制,尤其是對截肢者,該方法結合了單個手指的控制和自動化功能,以改善抓握和操縱。神經工程學和機器人學之間的這一跨學科概念驗證已在三名截肢者和七名健康受試者上成功進行了測試。結果發表在今天的《自然機器智能》上。

該技術融合了來自兩個不同領域的兩個概念?;魅聳摯刂埔鄖按游詞迪止且黃鶚迪?,并為神經修復術中共享控制的新興領域做出了貢獻。

從神經工程學出發,一個概念涉及從被截肢者的樹樁上的肌肉活動中解開預期的手指運動,以實現手指對假肢手的單個手指控制,這是前所未有的。另一個來自機器人技術,允許機器人手幫助握住物體并保持與物體的接觸,以進行穩固的抓握。

“當您手中拿著一個物體并開始滑動時,您只有幾毫秒的時間做出反應,” EPFL學習算法和系統實驗室的負責人Aude Billard解釋說。“機械手具有在400毫秒內做出反應的能力。在整個手指上都裝有壓力傳感器,它可以在大腦實際感知到物體滑動之前做出反應并穩定該物體。”

共享控制如何工作

該算法首先學習如何解碼用戶意圖,并將其轉化為假手的手指運動。被截肢者必須執行一系列手部動作才能訓練使用機器學習的算法。放置在截肢者樹樁上的傳感器檢測肌肉活動,該算法可獲知哪些手部運動與哪些肌肉活動方式相對應。一旦理解了用戶的預期手指運動,該信息就可以用于控制假手的各個手指。

該出版物的第一作者凱蒂·莊說:“由于肌肉信號可能嘈雜,我們需要一種機器學習算法,該算法從那些肌肉中提取有意義的活動并將其解釋為運動。”

接下來,科學家對算法進行了設計,以便當用戶嘗試抓住物體時自動執行機器人自動化。當對象與假手表面上的傳感器接觸時,該算法告訴假手閉合手指。這種自動抓取是對先前研究的機器人手臂的一種改編,該機器人手臂旨在推斷物體的形狀并僅基于觸覺信息來抓握它們,而無需視覺信號的幫助。

在將算法實施在市場上可買到的被截肢者假肢中之前,要設計該算法仍然面臨許多挑戰。目前,該算法仍在外部參與者提供的機器人上進行測試。

“我們共享的控制機器人手的方法可用于多種神經修復應用,例如仿生手修復和腦機接口,從而增加了這些設備的臨床影響和可用性,” EPFL Bertarelli轉化神經工程基金會主席Silvestro Micera說道,以及Scuola Superiore Sant'Anna生物電子學教授。


 
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