允许机械手抓住物体并与他们保持联系以完成抓取物体的任务-盐山新闻
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該團隊還使用一種算法,該算法學習如何解碼用戶意圖並將該意圖轉換為假手的手指移動。訓練機械手需要被截肢者進行一系列手部動作。殘肢上的傳感器記錄肌肉運動; 一旦理解了運動,該信息可用於控制機械手。

在機械手中使用的其中一個概念從神經工程中獲取,涉及確定截肢者殘肢上的肌肉活動的運動,以用於假手的單獨手指控制。據研究人員說,以前從未做過這件事。從機械人領域開始,該團隊採用了一種技術,允許機械手抓住物體並與他們保持聯繫以完成抓取物體的任務。

抓住物體的一個挑戰是防止它們掉落。科學家們表示,當一個人拿着東西,當它開始滑動時,他們只有幾毫秒的時間來作出反應。由於手指上的壓力傳感器,團隊開發的機械手可在400毫秒內作出反應。

然後,團隊設計算法以在用戶嘗試抓取對象時啟動機械人自動化。一些用於自動抓取動作的技術來自之前關於機械人手臂的研究。該團隊表示,在將算法應用到商業機械手中之前,算法仍存在「許多」挑戰。

據外媒報道, 瑞士聯邦理工學院(EPFL)的科學家們一直在開發一種新的機械手,有望成為改變截肢者生活的裝置。 新的機械手結合了兩個不同領域的技術 - 神經工程和機械人技術。該團隊創造的全新機械手在三名截肢者和七名健康受試者身上進行了測試。

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