每年,全球有多达 50 万患者因脊髓损伤、脑干中风和肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 而陷入瘫痪 [1]。脑机接口 (BCI) 能够绕过断开的神经通路来取代丢失或受损的身体部位的功能,这使得它们被推广为这些患者的解决方案。通常,BCI 系统由几个组件组成:从记录的大脑活动中提取信号特征,并将结果翻译(“解码”)为控制外部设备(如机械臂或手)的命令。BCI 控制手部肌肉的功能性电刺激 (FES) [2, 3] 和假手、外骨骼或其他效应器 [4, 5, 6, 7] 已经取得了非凡的成果。
多年来,为了满足从辅助机器人和假肢到自主操作和物流等广泛应用领域的设计要求和目标,人们设计了多种形式的假手 (Piazza et al., 2019)。此外,这些设计要求和目标也在不断发展。例如,过去用于自主操作任务的夹持器的设计主要由对稳健性和安全性的需求驱动;如今,需要能够适应外部和非结构化环境并与人类交互的解决方案 (Piazza et al., 2019; Bhatia et al., 2019)。事实上,工业 4.0 范式正在积极推动生产线上的人机协作 (Matsas et al., 2018)。标准工业夹持器通常采用两点或三点捏合抓握,因此与人类的抓握能力相比是有限的 (Kappassov et al., 2013)。因此,使夹持器能够模仿人手的外观和力学原理的可能性代表着朝着多个目标迈出了一步。假肢也需要改进的功能和拟人化的外观(Ten Kate 等人,2017 年)。尽管这两个应用领域存在内在差异,但它们在设计和控制方面都需要廉价且不太复杂的解决方案(Ten Kate 等人,2017 年;Piazza 等人,2019 年)。增材制造 (AM) 技术、硬件组件的持续开发和小型化以及开源硬件的可用性(Piazza 等人,2019 年)在假手的演变中发挥着根本性的作用。3D 打印机械手和 3D 打印软机器人解决方案(Truby 等人,2019 年;Piazza 等人,2019 年)是该领域的两个新兴趋势。 AM 技术有助于降低这些机器人设备的复杂性和生产工作量(Tian 等人,2017 年),例如,可以减少零件总数。还开发了 4D 打印夹持器的尖端示例(Ge 等人,2016 年)。它们的功能归因于形状的固有属性
图 1.1 骨骼肌组织的机械结构............................................................................................. 4 图 1.2 液压假肢手指 [27] ............................................................................................. 8 图 1.3 液压假手的功能模式 [28] ............................................................................. 9 图 1.4 左侧 BLEEX [29] 和右侧 HULC [32]............................................................................. 10 图 1.5 Raytheon Sacros 的 XOS2 [35] ............................................................................................. 11 图 1.6 老一代 ATLAS,当前一代ATLAS、BigDog、WildCat 和 AlphaDog(从左到右)[36] ........................................................................................................................................... 12 图 2.1 有效体积模量与压力和夹带空气的关系 ............................................................................................. 17 图 2.2 密封横截面 ............................................................................................................................. 19 图 2.3 Stribeck 弹性流体动力润滑模型 ............................................................................. 21 图 2.4 七种孔径下内部光滑孔流动时单位长度压降与流速的关系 ............................................................................................................. 24 图 2.5 压降常数。
摘要:假肢的开发和制造是医疗技术发展的重要趋势之一。考虑到现代电子技术和自动化系统的发展及其机动性和紧凑性,实际任务是制造一种假肢,其拟人化特性接近功能齐全的人体肢体,并能够高精度地再现其基本动作。本文分析了电子假肢控制系统开发的主要方向。本文介绍了拟人假肢原型及其控制系统的实际实施描述和结果。我们开发了一种拟人化的多指假手,用于机器人研究和教学应用。设计的机械手是其他已知 3D 打印机械手的低成本替代品,具有 21 个自由度——每个手指 4 个自由度,拇指 3 个自由度,2 个自由度负责机械手在空间中的位置。所展示的机械臂的开源机械设计具有接近人手的质量尺寸和运动参数,具有自主电池操作的可能性,能够连接不同的控制系统,例如计算机、脑电图仪、触摸手套。
远程机器人技术旨在将人类的操作技能和灵巧性在任意距离和任意规模上转移到远程工作场所。透明的远程机器人系统可以实现自然而直观的交互。我们假设机器人系统的具身化(包括三个子组件:所有权、代理和自我定位)可实现最佳的感知透明度并提高任务性能。但是,这尚未得到直接研究。我们根据四个前提进行推理,并从文献中提出支持每个前提的发现:(1)大脑可以具身化非身体物体(例如,机器人手),(2)具身化可以通过介导的感觉运动交互来引发,(3)具身化对机器人系统和操作员身体之间的不一致具有鲁棒性,以及(4)具身化与灵巧的任务性能呈正相关。我们使用预测编码理论作为框架来解释和讨论文献中报告的结果。先前的大量研究表明,通过介导的感觉运动交互,可以在各种虚拟和真实的体外物体(包括假肢、化身和机器人)上诱导化身。此外,非人类形态也可以实现化身,包括细长的手臂和尾巴。根据预测编码理论,没有任何一种感觉方式对于建立所有权至关重要,多感官信号的差异不一定会导致化身的丧失。然而,多感官同步或视觉相似性方面的巨大差异可能会阻碍化身的发生。文献对化身和(灵巧的)任务表现之间的联系提供了较少的广泛支持。然而,用假手收集的数据确实表明了正相关性。我们得出结论,所有四个前提都得到了文献中的直接或间接证据的支持,这表明远程操纵器的化身可能会提高遥控机器人的灵巧表现。这值得进一步对遥控机器人中的化身进行实施测试。我们制定了第一套在远程机器人技术中应用具体化的指导方针,并确定了一些重要的研究课题。
1 多媒体大学工程学院,63100 Cyberjaya,雪兰莪,马来西亚。*通讯作者:M.B.I.Raez,多媒体大学工程学院,63100 Cyberjaya,雪兰莪,马来西亚。电子邮件:mamun.raez@mmu.edu.my 提交日期:2005 年 10 月 4 日;修订日期:2006 年 1 月 9 日;接受日期:2006 年 1 月 18 日。索引词:肌电图;傅里叶分析;肌肉;神经系统。摘要 肌电图 (EMG) 信号可用于临床/生物医学应用、可进化硬件芯片 (EHW) 开发和现代人机交互。从肌肉获取的 EMG 信号需要先进的方法来检测、分解、处理和分类。本文的目的是说明 EMG 信号分析的各种方法和算法,以提供理解信号及其性质的有效方法。我们进一步指出了一些使用 EMG 的硬件实现,重点关注与假手控制、抓握识别和人机交互相关的应用。还进行了比较研究,以展示各种 EMG 信号分析方法的性能。本文为研究人员提供了对 EMG 信号及其分析程序的良好理解。这些知识将帮助他们开发更强大、更灵活、更高效的应用程序。简介 生物医学信号是指从任何器官获取的代表感兴趣物理变量的集体电信号。该信号通常是时间函数,可以用其幅度、频率和相位来描述。EMG 信号是一种生物医学信号,用于测量肌肉收缩过程中产生的电流,代表神经肌肉活动。神经系统始终控制肌肉活动(收缩/放松)。因此,EMG 信号是一种复杂的信号,由神经系统控制,取决于肌肉的解剖和生理特性。EMG 信号在穿过不同组织时会产生噪声。此外,EMG 检测器(特别是位于皮肤表面的检测器)会同时收集来自不同运动单元的信号,这可能会产生不同信号的相互作用。使用强大而先进的方法检测 EMG 信号
刺激电极放置 David P. McMullen,医学博士,1 Tessy M. Thomas,理学士,2 Matthew S. Fifer,博士,3 Daniel N. Candrea,理学硕士,2 Francesco V. Tenore,博士,3 Robert W. Nickl,博士,4 Eric A. Pohlmeyer 博士,3 Christopher Coogan,理学硕士,5 Luke E. Osborn,博士,3 Adam Schiavi,医学博士,博士,6 Teresa Wojtasiewicz,医学博士,7 Chad Gordon,DO,8 Adam B. Cohen,医学博士,3,5 Nick F. Ramsey,博士,9 Wouter Schellekens,博士,9 Sliman J. Bensmaia,博士,10 Gabriela L. Cantarero,博士,4 Pablo A. Celnik,医学博士,4 Brock A. Wester,博士,3 William S. Anderson,医学博士,博士,7 Nathan E. Crone, MD 5 1 美国马里兰州贝塞斯达市国立卫生研究院国家精神卫生研究所 2 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学生物医学工程系 3 美国马里兰州劳雷尔市约翰霍普金斯大学应用物理实验室研究与探索性开发部 4 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学物理医学与康复系 5 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学神经病学系 6 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学麻醉学与重症监护医学系 7 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学神经外科系 8 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学整形与重建外科系 9 荷兰乌得勒支市联合医学中心乌得勒支脑中心 10 美国伊利诺伊州芝加哥市芝加哥大学生物与解剖学系 60637 摘要 定义传统上,神经外科医生在术中对功能皮质进行定位以保留患者的功能,现在可以帮助植入目标电极以恢复功能。脑机接口 (BMI) 有可能恢复瘫痪患者的上肢运动控制,但需要准确放置记录和刺激电极才能对假肢进行功能控制。除了从记录阵列进行运动解码之外,在与手指和指尖感觉相关的皮质区域精确放置刺激电极还可以传递感觉反馈,从而改善对假手的灵巧控制。在我们的研究中,我们展示了使用一种新颖的术中在线功能映射 (OFM) 技术和高密度皮层脑电图 (ECoG) 来定位人类初级体感皮质中的手指表征。结合传统的术前和术中定位方法,该技术能够准确植入刺激微电极,这通过植入后对手指和指尖感觉的皮质内刺激得到了证实。这项研究证明了术中 OFM 的实用性,并将为人类闭环脑机接口的未来研究提供参考。关键词术中功能映射;在线功能映射;脑机接口;皮层内微刺激;微电极阵列 (MEA);皮层电图 (ECoG)