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脑机介面肢体复健机械臂
• Albert C. Lo, MD, Ph.D.、Peter D. Guarino, MPH, Ph.D.、Lorie G. Richards, Ph.D.、Jodie K. Haselkorn, MD, MPH、George F. Wittenberg, MD, Ph.D.、Daniel G. Federman, MD、Robert J. Ringer, Pharm.D.、Todd H. Wagner, Ph.D.、Hermano I. Krebs, Ph.D.、Bruce T. Volpe, MD、Christopher T. Bever, Jr., MD, MBA、Dawn M. Bravata, MD 等，2010 年。中风后长期上肢功能障碍的机器人辅助治疗
机器人手臂可以由大脑控制吗？
我们将四个微电极阵列植入了研究参与者的大脑中。微电极阵列是一种包含记录和引起神经信号的传感器的设备。神经信号是人体用来与大脑传达信息的信息。我们将两个阵列放在大脑区域，以控制手和手臂运动。这些阵列记录大脑活动以解码机器人臂的控制信号。，我们将其他两个阵列放在大脑区域，通常在触摸手时接收和解释信息。使用微小的电脉冲，这些感觉阵列会产生神经信号，这些神经信号提供有关机器人手何时与物体接触的信息。
瘫痪手臂的机器人康复
中风是导致死亡的主要原因，也是长期残疾的主要原因。每年，全球约有 1500 万人受中风影响，其中 500 万人死亡，500 万人残疾。这给家庭护理人员带来了压力，增加了医疗保健系统的利用率，功能衰退是常见影响。中风后功能衰退大部分是由手臂功能受损或上肢残疾引起的，80% 的中风后患者受此影响。上肢缺陷包括肌肉无力、手臂（尤其是手和手指或肘部和肩膀）移动困难以及感觉减弱，导致幸存者无法活动或从事身体活动。最近的研究报告了机器人康复对中风患者的有效性。瘫痪和中风患者无法移动上肢和下肢。他们需要定期锻炼。瘫痪患者的物理治疗师和护理人员的短缺问题日益严重，并很快成为一个严重的问题。目前，印度有超过 95,00,000 名瘫痪患者。但印度只有近 30,000 名物理治疗医生。比例为 300:1（每 300 名患者配备 1 名医生）。一名物理治疗师每天为 300 名患者进行锻炼非常困难。因此，需要对瘫痪身体部位进行体育锻炼的患者人数也在不断增加。康复是一门庞大的科学，需要投入更多的时间。当前的机械臂模型是让患者进行锻炼的系统。我们的系统致力于提供基于治疗的解决方案，通过机器人辅助进行锻炼的初始康复阶段来补充物理治疗师。所提出的系统考虑了名为 CIMT 的疗法，该疗法可确保神经可塑性，从而帮助患者更快地康复。
通过增强来控制机器人手臂
在Marwan Hamze博士的监督下，该项目是在东京科学大学的吉田教授实验室的国际四个月实习的一部分。主要目的是为加强机器人手臂控制学习的应用的应用做出贡献。我的工作包括在模拟和真实环境中为机器人组开发和实施控制算法。强化学习使避免复杂的运动学模型成为可能，从而为机器人提供通过与环境直接互动来优化其行为的能力。我将精力集中在优化XARM6机器人手臂控制上，并从科学文献中适应方法。我在模拟中首先测试了这些算法，然后将它们应用于真实环境以评估其稳健性。我的目标是获得加强对人形机器人控制的技能，以控制川崎的Kaleido机器人，尺寸为1.80 m，重80 kg。这个项目使我能够增强机器人技术和人工智能方面的技术技能，同时促进该扩展领域应用的研究。
机器人手臂可以由大脑控制吗？
与合作伙伴或小组中，对新技术的思想进行了思考，这些想法将帮助那些没有移动性艾滋病就无法移动的人。这包括脊髓损伤的人，例如我们的研究参与者，以及经历过严重中风，截肢或类似影响的人。这些技术将如何有用？解释您的答案。
基于信号脑电图的假肢手臂...
摘要：本文介绍了一种基于脑电信号采集和处理的假肢。全世界有 500-600 万人因创伤事故、各种健康问题和战争而部分截肢。最近的进展表明假肢是纯机械的，而且很繁琐。为了解决这个问题，基于脑机接口 (BCI) 的控制策略被引入到机器人控制中。所采用的方法应该考虑到应用的性质，例如，脑电图 (EEG) 信号由于其方便的方法而非常适合我们的应用。特别是，对于基于 EEG 的 BCI 系统，需要一组传感器来获取来自不同大脑区域的 EEG 信号。采用快速傅里叶变换算法对 EEG 信号进行特征提取，并使用 python 将数据保存在 .txt 文件中。将 .txt 文件导入 MATLAB，并通过信号处理和分析工具进行数据分析。接下来，进行信号分类，然后将信号传送到末端执行器。我们的研究结果表明，3D 打印行业、先进打印机和材料的兴起将使学生能够开发出更像商业的假肢设备——坚固耐用的系统，可造福广大肢体缺失的人。随着研究的不断深入，EEG 技术的进一步进步必将带来改进，有望打造出更耐用、灵活性和控制力更强的系统。
假肢师的仿生手臂
摘要 - 仿生手臂在截肢者的康复中起着重要作用，也有助于恢复他们的自信。在假肢的帮助下，人们的生活发生了巨大的变化，因为它们增加了活动能力，方便了日常琐事的完成，并提供了独立生活的手段。仿生手臂的工作取决于从截肢者肌肉收集的信号。当截肢者使用仿生手臂并弯曲其残肢肌肉时，特殊传感器会检测到自然产生的电信号，并将其转换成适当的仿生手部动作。仿生手臂只需思考要执行的动作即可充当真正的肢体。身体神经元产生的微小电信号有助于控制这些动作。它们由肌肉收缩产生，可以通过用户能够感觉到的皮肤上的电极进行测量。插入假肢轴的两个电极用于检测肌电信号，这些信号被传送到控制电子设备，然后这些信号被放大并用于激活五个电动机（每个手指一个），这些电动机移动手指和拇指，手会自动张开或闭合。因此，肌肉收缩的强度控制着速度和抓握力：弱信号产生缓慢的运动，强信号产生快速的运动。
生物假肢手臂的设计和开发及其用途...
人工智能 (AI) 引入假肢领域带来了范式转变，加速了先进智能生物假肢的开发。本研究探讨了人工智能增强型生物假肢的设计和开发，其目标不仅是恢复失去的肢体功能，而且还通过人机交互的无缝集成来提高人类潜能。建议的生物假肢结合了先进机器人技术、人工智能算法和生物反馈机制等尖端技术，以构建智能自适应假肢系统。本研究的根本目标是通过提供与真肢复杂运动和感官反馈非常相似的生物假肢来改善用户体验。假肢的人工智能组件旨在分析来自用户大脑的神经信号，从而实现……
量化空中相互作用手臂疲劳的指标
摘要 空中互动容易导致疲劳，并导致上肢沉重感，这种情况被随意称为大猩猩臂效应。设计师经常将空中互动的局限性与手臂疲劳联系起来，但没有定量方法来评估并因此减轻它。在本文中，我们提出了一种新的指标，消耗耐力 (CE)，它源自上臂的生物力学结构，旨在表征大猩猩臂效应。我们提出了一种使用现成的基于摄像头的骨骼跟踪系统以非侵入方式捕获 CE 的方法，并证明 CE 与 Borg CR10 感知用力量表密切相关。我们展示了设计师如何使用 CE 作为补充指标来评估现有和设计新颖的空中互动，包括具有重复输入的任务，例如空中文本输入。最后，我们提出了一系列设计疲劳高效空中接口的指导方针。
量子最佳手臂识别-CUHK CSE
在不久的将来，建造量子计算机[1]的最新进展[1]在量子算法中广泛应用。有了量子计算机的优势，人们不仅可以加快基本算法，例如非结构化搜索[6]和分解[11]，而且还可以加快机器学习算法[3]。在本文中，我们研究了强化学习的规范任务的量子加速，这是多臂匪徒中最佳的手臂识别。多臂匪徒（MAB） - 从LAI和ROBBINS引起[8] - 是一个重要的顺序决策模型（参考，[9]）。在随机情况下，mAb由k臂组成，每个臂都与未知平均µ k的奖励分布相关。查询臂k∈K时：= {1，2，。。。，k}，一个人从其奖励分布中获得的奖励，即