スイス人は、物体をしっかりと保持するための生体工学的プロテーゼを教えました

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Anonim
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ローザンヌのエコールポリテクニックフェデラルの研究者は、手がない人が生体工学の義足を使用して物体をしっかりと保持し、各指を個別に制御できるようにするシステムのプロトタイプを開発しました。これを行うために、彼らは人が義肢を操作するのを助ける学習アルゴリズムを開発しました。スイスの開発者の仕事の詳細はNatureMachine Intelligenceに掲載されており、PolytechnicSchoolのレポートで簡単に説明されています。

いくつかの現代の生体工学的プロテーゼは、断端皮膚の表面から筋電信号を読み取る原理に基づいて動作します。人は失われた手足に何らかの行動をとるように精神的な命令を与えます。これはカルトの筋肉の反応と電位の出現を引き起こします。電位はバイオニックプロテーゼによって記録、解釈、実行されます。このようなプロテーゼを制御することの難しさは、運動中の筋肉の働きとは関係のない、断端の皮膚の表面に記録された多数の「ノイズ」、側電位にあります。

ÉcolePolytechniquedelausanneの研究者によって開発されたアルゴリズムは、複数の神経層を通過する信号に基づいて構築されたニューラルネットワークである多層パーセプトロンを使用して作成されました。このニューラルネットワークは、3人の切断者と7人の手足全体のボランティアで訓練されました。一般に、ニューラルネットワークのトレーニングには、参加者ごとに約10分かかりました。

多層パーセプトロンは、人差し指と中指または指輪と小指を別々に曲げ、拳を握りしめ、つまんで握り、親指を曲げる試みを認識するように訓練されました。トレーニング結果に基づいて、生成されたアルゴリズムは、親指と3本の通常の指で構成されるAllegroHandロボットハンドを制御しました。この手はKukaIIWA 7産業用マニピュレーターに取り付けられ、全体の構造は右手の生体工学的義足を模倣していました。

実験中に、ロボットアームの中指に問題が発見され、完全にオフにする必要がありました。その結果、ロボットアームは、親指と2本の通常の指でしか操作できませんでした。ボランティアはロボットアームの助けを借りて、ペットボトルを持って、中身をグラスに注ぐなど、さまざまな行動をとることができました。ロボットアームの制御アルゴリズムでは、開発者はオブジェクトを保持するための修正されたアルゴリズムを含めました-ロボットアームに取り込まれたボトルが滑り始めた場合、ブラシはグリップ力を増加させました。スリップ応答は400ミリ秒以下でした。

以前、ユタ大学の開発者は、「スターウォーズ」のルークスカイウォーカーの主人公にちなんで名付けられたLUKEハンドプロテーゼの改訂を発表しました。彼らはデバイスにバイオフィードバックを装備しました。これで、プロテーゼの所有者は、末梢神経や筋肉に埋め込まれた電極の助けを借りて、物体への接触、振動、さらには痛みを感じることができます。さらに、改良により、ユーザーはプロテーゼをより正確に制御できます。

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