ИИ-управляемая мягкая роботизированная перчатка повышает ловкость рук у выживших инсульта

Флорида-Атлантический университет, ФЛ

Мягкая роботизированная перчатка интегрирует пять актуаторов в одно носимое устройство, приспосабливающееся к руке пользователя. (Изображение: Алекс Долче)

Для людей, переживших нейротравму, такую как инсульт, повседневные задачи могут быть невероятно сложными из-за сниженной координации и силы в одной или обеих верхних конечностях. Эти проблемы стимулировали разработку роботизированных устройств для улучшения их способностей. Однако жесткая природа этих вспомогательных устройств может быть проблематичной, особенно для более сложных задач, таких как игра на музыкальном инструменте.

Первого рода роботизированная перчатка дает «руку» и надежду пианистам, пережившим инвалидизирующий инсульт. Разработанная исследователями из Колледжа инженерии и компьютерных наук Флорида-Атлантического университета, мягкая роботизированная рука-экзоскелет использует искусственный интеллект для улучшения ловкости рук.

Сочетая гибкие тактильные сенсоры, мягкие актуаторы и ИИ, эта роботизированная перчатка — первая, которая «чувствует» разницу между правильными и неправильными версиями одной и той же песни и объединяет эти функции в одном ручном экзоскелете.

«Игра на фортепиано требует сложных и высококвалифицированных движений, и переобучение задач включает восстановление и переобучение конкретных движений или навыков», — сказал Эрик Энгеберг, старший автор, профессор департамента океанической и механической инженерии в Колледже инженерии и компьютерных наук FAU, и член Центра сложных систем и наук о мозге FAU и Института мозга Stiles-Nicholson FAU. «Наша роботизированная перчатка состоит из мягких, гибких материалов и сенсоров, обеспечивающих мягкую поддержку и помощь людям для переобучения и восстановления моторных способностей».

Интеграция сенсорных массивов

Исследователи интегрировали специальные сенсорные массивы в каждый кончик пальца роботизированной перчатки. В отличие от предыдущих экзоскелетов, эта новая технология обеспечивает точную силу и руководство в восстановлении тонких движений пальцев, необходимых для игры на фортепиано. Мониторя и реагируя на движения пользователей, роботизированная перчатка предлагает обратную связь и корректировки в реальном времени, облегчая им усвоение правильных двигательных техник.

Демонстрация возможностей

Для демонстрации способностей роботизированной перчатки исследователи запрограммировали её чувствовать разницу между правильными и неправильными версиями известной мелодии «Mary Had a Little Lamb», сыгранной на фортепиано. Для введения вариаций в исполнении они создали пул из 12 разных типов ошибок, которые могли возникнуть в начале или конце ноты, или из-за ошибок тайминга, которые были либо преждевременными, либо задержанными, и которые сохранялись 0.1, 0.2 или 0.3 секунды. Десять разных вариаций песни состояли из трех групп по три вариации каждая, плюс правильная песня без ошибок.

Для классификации вариаций песни алгоритмы Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN) и Artificial Neural Network (ANN) обучались на данных от тактильных сенсоров в кончиках пальцев. Ощущение различий между правильными и неправильными версиями песни осуществлялось роботизированной перчаткой независимо и надетой человеком. Точность этих алгоритмов сравнивалась для классификации правильных и неправильных вариаций песни с и без испытуемого.

Результаты исследования

Результаты исследования, опубликованные в журнале Frontiers in Robotics and AI, продемонстрировали, что алгоритм ANN имел высшую точность классификации 97.13 процента с испытуемым и 94.60 процента без испытуемого. Алгоритм успешно определил процент ошибки определенной песни, а также идентифицировал нажатия клавиш, которые были вне времени.

Перчатка была спроектирована с использованием 3D-печатных стентов из поливиниловой кислоты и гидрогелевого литья для интеграции пяти актуаторов в одно носимое устройство, приспосабливающееся к руке пользователя. Процесс fabricación новый, и форм-фактор может быть адаптирован к уникальной анатомии индивидуальных пациентов с использованием 3D-сканирования или КТ.

«Наш дизайн значительно проще большинства дизайнов, так как все актуаторы и сенсоры объединены в один процесс литья», — сказал Энгеберг. «Важно, хотя применение этого исследования было для игры песни, подход может быть применен ко множеству задач повседневной жизни, и устройство может облегчить сложные программы реабилитации, адаптированные для каждого пациента».

Клиницисты могут использовать данные для разработки персонализированных планов действий для выявления слабостей пациентов, которые могут проявляться как участки песни, которые постоянно играются ошибочно, и могут использоваться для определения моторных функций, требующих улучшения.

Для получения дополнительной информации свяжитесь с Жизель Галустьян по адресу: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it..