【科技前沿】仿生手

张明 2024-03-21

长期工程目标之一是设计拟人化的仿生肢体：看起来像生物身体，并以同样方式调控的设备（仿生）。未经测试的假设是仿生电机控制增强了设备的具体化、学习、泛化和自动化。

近日，美国国立卫生研究院（National Institutes of Health）Hunter R. Schone，Chris I. Baker等，英国伦敦大学学院(University College London) Tamar R. Makin, 在Nature Human Behaviour上发文，比较了仿生和非仿生控制策略，主要用于非残疾参与者，学习控制由八通道肌电模式识别系统操作的可穿戴肌电仿生手。

比较了两个训练组每天的运动学习和行为任务: 仿生（用生物手模仿期望的仿生手势）和任意控制（用期望的仿生手势，映射不相关的生物手势）。对于两个训练组，训练改善了仿生肢体控制，减少了认知依赖，并增加了仿生手的体现。

在训练早期，仿生用户有更直观和更快的控制。在稍后的训练中，任意用户可匹配仿生性能。此外，对新的控制策略来说，任意用户表现出了更高的通用性。

研究表明，仿生和任意控制策略提供了不同的好处。最优策略，并不是严格意义上的仿生学，而是仿生学到任意范围内的灵活策略，这取决于用户、培训机会和用户要求。

Biomimetic versus arbitrary motor control strategies for bionic hand skill learning.

仿生手技能学习的仿生与任意运动控制策略

图1:研究的实验设计。

图2:肌电分类准确率。

图8:仿生手装置组件。

文献链接

Schone, H.R., Udeozor, M., Moninghoff, M. et al. Biomimetic versus arbitrary motor control strategies for bionic hand skill learning. Nat Hum Behav (2024).

https://doi.org/10.1038/s41562-023-01811-6

https://www.nature.com/articles/s41562-023-01811-6

内容来源：今日新材料

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