意念和AI可以控制义肢人类的意识完美融合机械臂控制方法

  • 老人诗炒作 2019-09-13 16:36:25 【作者】: 老人诗推手刚总 【阅读】:56
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瑞士洛桑联邦理工学院的研讨人员开发出了一种全新的机械臂操控办法,结合了神经工程学和机器人学的专业知识,使得穿戴者能够操控机械手的每个手指,并在穿戴机械手时自动抓起物体,该研讨登上Nature子刊《Nature Machine Intelligence》的封面,那到底是怎么完结的呢?
本文转载自“机器之心”(ID:almosthuman2014),原标题为《意念加AI算法“复原”每个手指,智能义肢登上Nature子刊封面》。
近日,瑞士洛桑联邦理工学院的研讨人员开发出了一种全新的机械臂操控办法,它使用人工智能为被截肢者供给前所未有的准确操作能力。
研讨人员结合了神经工程学和机器人学的专业知识,使得穿戴者能够操控机械手的每个手指,并在穿戴机械手时自动抓起物体。这项新技能在包括 3 名被截肢者和 7 名肢体健全受试者的概念验证研讨中获得了成功。
意念+AI 算法=灵敏、稳健机械手
研讨人员表示,他们提出的全新机械手臂操控办法,其关键优势在于通过人类意图和自动化算法共同进行操作(shared control)——在需求高灵敏性时,人类操控运动;当需求高鲁棒性时,AI 算规律进行辅佐。
换句话说,因为被截肢者的感觉和操控能力有限,他们很难确保自己的手指形状与物体相符并确保抓握力度适中,因此需求 AI 算法进行辅佐来提高精确度。这种办法极大地改善了机械手的可用性,并能够灵敏操作多个自由度的关节。
用 AI 算法解码“意念”
在此前,科学家们对于机械臂操控研讨很多,但充其量也只能操控单个手指,并且其研讨成果也仅限于在四肢健全的人群中完结离线的“义肢操控”。
瑞士理工机械臂
EPFL 提出的新系统,在神经学上的关键理念是对来自现有运动神经的信号进行解码,这些运动神经旨在为手指发出活动的信号。这些信号(sEMG)收集自被截肢者残肢的剩余神经,并被转换成假肢单个手指的运动信号,这种效果在之前的假肢研讨中未能完结。得益于机器人技能,机械手能够协助被截肢者抓起物体并能够保持少许时间,从而以一种实在的方式操控物体。
研讨者首先提出了一个运用多层感知器(MLP)的运动份额解码器,该解码器允许穿戴者一起、连续地操控每个手指。
图 1:试验设备和受试者
a:在线试验中,4 名肢体健全和 3 名截肢受试者使用他们的表面机电信号操控一个虚拟的机械手。使用多层感知器对这些信号进行解码,得到单位数关节视点的预测成果;
b:3 名截肢受试者的残损程度不同;
c:研讨人员测试的肢体活动包括单位数和多位数活动。
试验成果显现,除 A2 截肢受试者无法独立做出食指和中指曲折/延展动作之外,其他一切受试者都能做出 c 中的一切动作。
这一技能中用到的机器学习算法初次学习了如何解码运用者的动作意图并将这些脉冲信号转换为假肢的手指运动。在练习算法的进程中,被截肢者的手指动作通过绑在他们残肢上的传感器传递给机器,以检测他们的神经活动。通过这一进程,机器学习算法学习假肢部位的肌肉影响与特定手部运动的对应关系。
练习完结之后,被截肢者就能够将有意识的动作脉冲转换为各个假肢手指的微调动作。该算法滤掉了与肢体运功无关的动作,只关心与运动严密相关的动作。
“因为这些肌肉信号是有噪声的,咱们需求一种机器学习算法来提取有意义的肌肉活动并将其转换为动作。”论文一作 Katie Z. Zhuang 解说称。
提高抓取灵敏度
但是,仅仅依靠处理人类发出的信号,咱们还远不能以让机械臂做到满足灵敏。对此,研讨人员开发了另一种机器学习算法,用来协助用户抓取和操作物体。
在机械手碰到物体之后,AI 算法就会让手指闭合,抓住物体。这一自动抓取功用源自之前的研讨,在这项研讨中,机械手被用来感知物体的形状,并仅根据触摸得到的信息完结抓取。
“当你手里拿着一个物体,它开始松脱滑动,你只稀有毫秒的时间做出反响。”EPFL 学习算法与系统试验室的 Aude Billard 表示,“机器手能够在 400 毫秒内做出反响。它的手指上布满压力传感器,能够在大脑感觉到物体滑动之前做出反响并稳住物体。”
图 3:虚拟环境中的同享操控、设备和成果
a:Allegro 机械手模拟器;b:同享操控战略;c:自动和婉触摸(同享)操控器的动作;d:同享操控的示例追踪(受试者 B4)。其间,顶部一行显现了无同享操控(左)和有同享操控(右)两种情况下检测到的总压力值;e:受试者 B2 的握持试验百分比;f:握持物体的时间保持在 7 秒;g:握持物体时远节趾骨、中节趾骨和近节指骨的触摸。
华人一作

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本论文的榜首作者 Katie Z. Zhuang 本科毕业于约翰霍普金斯大学,并在杜克大学获得了生物医学/医学工程的博士学位,这一研讨是她在洛桑联邦理工学院读博士后期间的作业。现在,Katie Zhuang 任瑞士弗里堡大学(University of Fribourg)研讨科学家。
参阅内容:
[1] https://www.sciencedaily.com/releases/2019/09/190911113007.htm?utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed%3A+sciencedaily%2Fmost_popular+%28Most+Popular+News+--+ScienceDaily%29
[2] https://www.docwirenews.com/future-of-medicine/ai-powered-prosthetic-hand-provides-unprecedented-control-for-amputees/
[3] https://www.nature.com/articles/s42256-019-0093-5

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