EPFL 的科學(xué)家們一直在研究一種新的機(jī)械手，它可以成為截肢者改變生活的設(shè)備。新的機(jī)械手結(jié)合了神經(jīng)工程和機(jī)器人技術(shù)這兩個不同領(lǐng)域的技術(shù)。該團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造了一個新的機(jī)械手，在三名截肢者和七名健康受試者身上進(jìn)行了測試。

從神經(jīng)工程中提取的機(jī)器人手中使用的概念之一涉及根據(jù)截肢者殘肢上的肌肉活動來確定預(yù)期的手指運(yùn)動，以便對假手進(jìn)行單個手指控制。據(jù)研究人員稱，這是以前從未做過的。在機(jī)器人領(lǐng)域，該團(tuán)隊(duì)采用了允許機(jī)械手幫助抓住物體并與它們保持接觸以完成抓握任務(wù)的技術(shù)。

抓住事物的一項(xiàng)挑戰(zhàn)是防止它們掉落?？茖W(xué)家們說，當(dāng)一個人拿著什么東西開始滑倒時，他們只有幾毫秒的時間做出反應(yīng)。由于手指上的壓力傳感器，該團(tuán)隊(duì)開發(fā)的機(jī)械手可以在 400 毫秒內(nèi)做出反應(yīng)。

該團(tuán)隊(duì)還使用一種算法來學(xué)習(xí)如何解碼用戶意圖并將該意圖轉(zhuǎn)換為假手的手指運(yùn)動。訓(xùn)練機(jī)械手需要截肢者進(jìn)行一系列手部動作。殘肢上的傳感器記錄肌肉運(yùn)動;一旦理解了運(yùn)動，該信息就可以用于控制機(jī)械手。

然后，該團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了算法，以便在用戶試圖抓住物體時啟動機(jī)器人自動化。自動抓取動作的一些技術(shù)來自之前對機(jī)械臂的研究。該團(tuán)隊(duì)表示，在將該算法應(yīng)用于商業(yè)假手之前，該算法仍存在“許多”挑戰(zhàn)。