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​Science Robotics新成果 | 多国团队联合打造自然仿生假肢接口

机器人大讲堂  · 公众号  ·  · 2025-01-21 10:59

正文


近日,来自 慕尼黑工业大学、帝国理工学院和意大利技术研究院 的国际研究团队发表了一项重磅成果。他们开发出 一种新型假肢控制系统 ,通过融合运动神经元解码和姿势协同作用,让假肢控制更接近自然人手。这项突破性研究发表在机器人领域学术顶刊 Science Robotics 上。



软体假肢手技术创新:神经协同控制实现精准多指动作


研究团队开发的这款软体假肢手,采用 双自由度设计 ,能在二维线性空间中实现丰富的手部姿态。最关键的创新在于他们开发的 实时解码系统 ,能将神经协同信号直接转化为假肢的连续控制指令。


系统核心是 SoftHand Pro-2假手 ,每个肌腱由一个自由度驱动,两个电机协同工作控制所有关节,实现灵活的手部动作。通过精心设计的控制算法, 假手不仅能完成基础抓取,还能通过手指的顺逆时针旋转对物体施加不同接触力。


SoftHand Pro-2 的机械系统和硬件描述


研究团队招募了11名健康志愿者和3名假肢使用者进行严格测试。结果显示, 这套系统能精确控制多指协调动作,覆盖了超过90%的机械运动范围。

特别值得一提的是, 在目标手势测试中,基于神经协同的控制方式展现出显著优势。 假肢使用者采用神经协同控制时,目标命中率高达82.5%,远超使用传统肌肉协同控制时的35.0%。健康受试者的测试也呈现类似趋势,神经协同控制的命中率为79.5%,而肌肉协同控制为54.5%。


整个系统的信号处理链条非常精密。 首先通过192通道高分辨率表面肌电信号(HD-sEMG)采集用户意图,然后解码出运动神经元单元(MU)的放电活动。 研究人员使用非负矩阵分解(NMF)算法提取协同特征,建立起神经信号到假肢控制的映射关系。


系统的离线分析格外严谨。 团队深入研究了协同效应的数量和可变性,通过R2曲线和均方误差(MSE)等指标进行评估。 他们还比较了运动神经元协同(MNS)和肌肉协同(MS)在不同传感器配置下的表现,从12个双极到192个单极进行了全面测试。

运动神经元和肌肉协同计算通道


实验验证与系统集成:神经协同控制假肢的精准与舒适


研究团队设计了一套严谨的实验方案, 包括离线和在线两个阶段。 在线实验中,参与者需要完成Center-Out目标到达任务,这为评估系统性能提供了标准化的测试平台。


离线和在线实验方案


在可控工作空间方面,研究显示超过6名参与者能够到达深蓝色区域内的所有测试点,证明系统具有优秀的控制精度。通过小提琴图分析数据分布,研究团队发现 基于神经协同的控制在执行时间、轨迹平滑度等关键指标上都优于传统方法。


系统采用了 创新的矩阵映射方法 ,将协同激活矩阵(HS×L)与训练姿势(PT×L)关联,再通过转换矩阵(KT×S)实现到假肢的精确控制。这种数学框架让系统能在二维工作空间中实现流畅的连续控制。


整套系统的硬件集成也很巧妙。研究团队将HD-sEMG传感器优化配置在软质插座上,与柔软的多协同假手完美结合。 这种设计不仅保证了信号采集的稳定性,还提供了良好的佩戴舒适度。


实验中使用了 七种标准手部姿势 作为测试基准,这些姿势覆盖了日常生活中最常用的手部动作。 系统能够从规定的手部协同效应出发,通过神经信号解码,最终实现这些复杂姿势的精确重现。


MN或肌肉协同作用的激活信号图,以控制姿势协同作用的假手


未来展望:神经协同控制假肢技术的挑战与机遇


尽管取得了突破性进展,研究团队认为这项技术仍有提升空间。首要任务是 验证神经协同信息在实验室外的实用性 ,毕竟真实世界的使用环境比实验室要复杂得多。

另一个重要研究方向是 深入理解人类中枢神经系统(CNS)对运动神经元协同的灵活控制机制。 这不仅有助于改进当前的控制算法,还可能为开发更智能的假肢控制系统提供理论基础。


研究团队特别指出,在机器人设备设计过程中, 选择合适的规定性协同作用仍然是一个挑战。 人类观察到的行为模式并不一定能直接反映神经系统的控制策略。因此,将神经科学知识与机器人工程相结合,仍然是未来研究的重点方向。


这项研究为下一代智能假肢开辟了新途径, 展示了跨学科合作在解决复杂工程问题时的强大威力。相信随着技术的进一步发展,让假肢使用者获得更自然、更灵活的控制体验指日可待。


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论文链接:

https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.ado9509


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