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“ S萬來博娛樂城mart”假肢共享人類和機器人的控制權

EPFL的科學捕魚達人家們正在開發新的方法來改善對機械手(尤其是截肢者)的控制,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《自然機器智能捕魚達人舊版》上。

該技術融合了來自兩個不同領域的兩個概念。實施機器人娛樂城的相關搜尋h以前從未進行過機器人手控制的操作,炫海娛樂城nd有助於神經假體共享控制的妞妞牌型新興領域。

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並保持與物體的接觸,以進行穩固的抓握。

“當您將一個物體握在手中並開始滑動時,您只有幾毫秒的時間做出反應,”負責EPFL學習算法和系統實驗室的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正在滑動之前做出反應並穩定該物體。”

共享控制如何工作

該算法首先學習如何解碼用戶意圖並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可檢測肌肉活動,hoya娛樂城 然後該算法將了解哪些手部運動與哪些肌肉活動模式相對應。一旦理解了用戶的預期手指運動,該信息就可以用於控制假手的各個手指。

該出版物的第一作者凱蒂·莊說:“由於肌肉信號可能嘈雜,我們需要一種機器學習算法,該算法可以從這些肌肉中提取有意義的活動並將其解釋為運動。”

接下來,科學家對算法進行了設計,以便在用戶嘗試抓住物體時自動執行機器人自動化。當對象與假手錶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並僅基於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。

“我們用於控制機器人手的共享方法可以在多種情況下使用娛樂城註冊送體驗金仿生手部假體和腦機接口等泌尿外科假體應用,增加了這些設備的臨床影響和可用性,” EPFL的Bertarelli基礎神經工程工程學主席Silvestro Micera以及Scuola Superiore Sant’Anna的生物電子學教授。

參考:Zhuang,K. Z.,Sommer,N.,Mendez,V.,Aryan,S.,Formento,E.,D’Anna,E.…Micera,S.(2019)。靈巧的肌電假體的人機共享比例控制。 Nature Machine Intelligence,1(9),400-411。 https://doi.org/10.1038/s42256-019-0093-5

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