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World File Search System外骨骼
新闻通讯 v17.2-2022 | IHMC
设备。我们还将探索提高现有步态速度和稳健性的方法。”虽然改进 Quix 的机械和软件方面很重要，但该团队也在深化项目中的活跃研究领域。虽然外骨骼为下肢瘫痪患者提供了恢复日常活动的机会，但该设备很重。了解 Quix 如何在生理上影响佩戴者可以带来改进，使其更容易长时间佩戴。“这将帮助我们了解如何改进外骨骼以使其更容易使用，”格里芬说。继续致力于改善 Quix 的步态，同时扩大努力范围以结合 IHMC 的人类表现研究计划，这正是 IHMC 所提倡的那种跨学科、协作工作。
不断发展的柔性传感器、可穿戴和可植入技术，以实现 BodyNET，实现先进的医疗保健并提高生活质量
摘要 柔性电子技术的最新进展为设计各种可穿戴设备提供了良好的机会，可用于医疗监测、预防医学和机器人控制。可穿戴传感器正在进入数字健康时代，具有记录生命体征、生理信号、身体动力学和动态生物分子状态的强大功能。同时，从身体运动和周围环境中回收废能的能量收集器也受到了广泛关注，有望实现自供电或能量自主系统。在人体内部，植入式设备在监测关键生物医学和生理信息以及有效治疗慢性病方面也发挥着不可或缺的作用。此外，可穿戴机器人外骨骼已实现前所未有的辅助或增强人类运动能力的先进功能。这些技术和平台将融合在一起，形成 bodyNET：一个由可穿戴传感器、植入式设备和外骨骼组成的网络，用于改善医疗保健和健康结果。在本文中，我们简要回顾了柔性和可穿戴传感器的最新进展，并总结了基于压电和摩擦电纳米发电机的自供电可穿戴传感器的进展。我们还讨论了植入式设备和自供电神经调节系统，并介绍了下肢外骨骼的最新研究成果。最后，我们提出了未来趋势，即全面而强大的 bodyNET，以实现先进的医疗保健和增强的生活质量。
存储库引文 存储库引文 Melissa E. Love Koenig 和 Colleen Mandell，《一个新的隐喻：人工智能如何将法律推理与数学思维联系起来》，105 Marq. L. Rev. 559 (2022)。网址：https://scholarship.law.marquette.edu/mulr/vol105/iss3/4
数学课程很简单，其中没有数字：这个世界是有结构的；我们可以希望理解其中的一些，而不仅仅是对我们的感官呈现给我们的东西感到吃惊；我们的直觉在有正式外骨骼的情况下比没有外骨骼的情况下更强。数学的确定性是一回事，我们在日常生活中发现的更柔和的信念是另一回事，如果可以的话，我们应该跟踪两者之间的差异。1 人工智能 (AI) 对法律界的影响每年都在成倍增加。随着人工智能的发展，律师拥有更强大的工具来增强他们研究和分析法律以及起草合同和其他法律文件的能力。律师已经在使用由人工智能驱动的工具，并正在学习转变他们的方法以利用这些增强功能。为了继续适应不断变化的角色，律师应该了解人工智能、数学和法律推理之间的关系。
通过使用增强现实眼镜进行跟踪，对个性化假手/外骨骼进行非接触式视觉控制
目前控制电动神经假体的方法是基于测量仍然存在的肌肉的肌电图 (EMG) 信号，或使用脑机或神经机接口概念来评估神经元模式，并从脑阵列、束内神经电极或组合脑电图/眼电图 (EEG/EOG) 设备中获取假体的命令 [1]。这些神经假体概念很有趣并且发展很快，尽管其中一些对用户来说是侵入性的或令人不适的，并且可能并不总是反映用户对智能但尽可能简单的假体的愿望，这些假体可以独立地连接、使用和控制[2]。一些令人鼓舞的非侵入性且低成本的方法已经开发出来，但它们中的大多数仍然需要扩展支持，例如当必须连接非侵入性 EEG/EOG 系统的电极时。在我们的新概念（图 1）中，患者唯一的界面是配备前置摄像头的光学透视眼镜 (OSTG) 的增强现实 (AR) 技术。手假肢可以是任何有源电动手假肢或机械臂。假手上附有标记，可以是（红外）发光二极管 (LED) 或胶点。如果
查看和下载：FID 项目列表
Armor Ops - “穿得更好，穿得更久” 开发适用于精英和干预部队的统一装甲外骨骼系统 ATEPS - 用于生物样本可追溯性的仪器，同时保护操作员和样本免受污染
N SUPERTROOP VIA I-PORT：分布式模拟...
脚，前提是将动力外骨骼集成到他的战斗服中以增强承重能力，一台与其他战斗人员联网的个人计算机，以及针对弹道、化学、热和定向能威胁的全身保护。首先部署的是最终战斗服的模拟——称为 ST，代表 SuperTroop——它可以为单个战斗人员提供进入高级分布式模拟的门户——称为 I-Port。然后，I-Port 将用于探索外骨骼、个人处理器、集成显示和控制机制以及保护和稳态子系统的要求。I-Port 还将生成人机界面的参数数据，这对于自信地进行硬件设计和构造至关重要。为了测试 ST/I-Port 的实用性，分析了巴拿马的正义事业行动，得出的结论是，ST/I-Port 设备的可用性可能降低了运营成本并提高了部队效率。描述了由 DARPA 牵头的开发计划。
社论：认知人类机器人互动与协作的神经界面
人类机器人相互作用（HRI）和协作是人耦合机器人系统的主要主题。随着神经技术的发展，已经实施了称为认知人类机器人相互作用的神经界面来实现自然的人类机器人互动和协作。该特刊将致力于认知人类机器人的相互作用，包括与脑电图（EEG）（EEG），带肌电图（EMG）的肌肉信号等等的脑部计算机界面（BCI）等。特刊的重点是与人耦合机器人系统的认知人类机器人相互作用与神经界面的基础和技术。本期特刊所接受了十篇文章，这些文章的内容被描述为如下。随着用于商业应用的脑电图技术的发展，它们的变革潜力需要同样重要的伦理查询。Lopez等。咨询不同的数据库，该数据库介绍了概念性和经验讨论以及有关脑电图的各种商业和道德方面的发现。随后，内容是从文章中提取的，并提供了主要结论。最后，与某些主题领域的专家小组协商进行了对结果的外部评估，例如生物医学工程，生物技术和神经科学。基于bcis的感觉运动节奏（SMR）可以帮助用户使用运动图像执行电动机控制。但是，SMR BCI的控制范式在用户的亚群中可能无法很好地工作。Jiang等。 Wang Z等。Jiang等。Wang Z等。Wang Z等。研究经验丰富的冥想者和冥想的受试者在一维和二维光标控制任务中的行为和电生理差异。证据表明，冥想者在这两个任务中的表现都优于控制对象。此外，冥想者的静息SMR预测因子更高，静息MU节奏更稳定，并且在任务过程中具有更大的控制信号对比度。在动态制造和仓储环境中，工人不受长时间站立或蹲的下肢肌肉疲劳的肌肉疲劳。设计和评估半活性下LIMB外骨骼以减轻肌肉疲劳。外骨骼可以根据臀大肌的EMG和Quadrieceps切换三个不同的模式。进行了三组实验以评估外骨骼的影响，结果表明，外骨骼不仅有效地减少了肌肉疲劳，而且还避免了干扰佩戴者的自由运动。
基于比例摇摆的电动反馈改善了横向立场
为了解决感觉丧失和随之而来的平衡问题，已经积极研究了多种运动增强方法，包括外骨骼辅助或功能电刺激（FES）（FES）（Kim等，2012; Chen等，2013）。但是，外骨骼和FES方法都直接适用于运动输出并绕过中枢神经系统（CNS）（Dollahon等，2020）。中枢神经系统的最小参与可能会严重限制增强平衡所需的神经重组。在另一种方法中，可以通过视听增强来间接解决感觉丧失。尽管已经证明了它们的平衡功效，但在治疗结束后它们对保留的影响仍然存在一个问题（Huang等，2006； Roemmich等，2016）。这也许是因为处理视听反馈的内在重大认知参与，这可能会引发一致性问题，这对于促进保留至关重要（Andersson等，2002； Sigrist等，2013）。此外，视听反馈是通信的主要感官方式，因此在交流过程中可以通过分散注意力很容易降低其功效。
模块化移动机器人平台可帮助不同程度的残疾人士
摘要：支持老年人独立生活和帮助残疾人独立进行日常生活活动的机器人技术已显示出良好的效果。基本上有两种方法：一种是基于移动机器人助手，例如 Care-O-bot、PR2 和 Tiago 等；另一种是使用固定或安装在轮椅上的外部机械臂或机器人外骨骼。本文介绍了一种模块化移动机器人平台，该平台基于安装在机器人轮椅上的上肢机器人外骨骼，用于协助中度和重度残疾人。该移动机器人平台可以利用其模块化特性根据每个用户的需求进行定制。最后，为了模拟用户与家庭不同元素的互动，在带有客厅和厨房区域的模拟家庭环境中展示了实验结果。在这个实验中，一位患有多发性硬化症的受试者使用该平台在由护士、医生和职业治疗师组成的临床医生组面前进行了不同的日常生活活动 (ADL)。之后，受试者和临床医生回答了一份可用性问卷。结果相当不错，但也出现了两个需要改进的关键因素：平台的复杂性和繁琐性。
用于检测主动矫形器装置引入的误差的 EEG 和 EMG 数据集
外骨骼和矫形器经常用于促进运动障碍患者的肢体运动，因为它们可以使用脑电图 (EEG) 信号整合镜像疗法等经典治疗方法（Kirchner 等人，2013 年；Kirchner 和 Bütefür，2022 年）。除了触发外骨骼辅助外，EEG 还可用于推断运动意图（Kirchner 和 Bütefür，2022 年），这已被证明对于成功的神经康复至关重要（Noda 等人，2012 年；Hortal 等人，2015 年）。此外，EEG 还可用于推断人类观察或与之交互的机器人行为的主观正确性，正如 Iturrate 等人（2015 年）和 Kim 等人（2017 年、2020 年）在多篇论文中所证明的那样。为了验证辅助设备的正确性，深入了解患者感受到的支持水平非常重要。具体而言，必须评估患者是否感觉到机器人辅助系统所犯的错误。对于某些辅助设备，支持可以通过视觉观察到，并且可以根据从 EEG 信号中检测到的 ErrP 验证和调整主观正确性（Batzianoulis 等人，2020 年）。但是，对于患者佩戴的机器人，例如主动外骨骼或主动矫形器（Kirchner 和 Bütefür，2022 年），患者可能看不到但能感觉到不正确的行为。因此，研究外骨骼或矫形器中不正确行为的触觉检测是否会引发与视觉观察到的行为类似的事件相关电位 (ERP) 是有意义的。这些信息可用于纠正患者感知到的不正确行为[有关此已发布数据集的初步结果以及关于利用不同模式传输错误信息的进一步讨论，请参阅 Kim 和 Kirchner (2023)]。在脑电图研究中，当观察到错误行为（Iturrate 等人，2010 年；Kim 和 Kirchner，2013 年）、收到指示错误事件的反馈（Holroyd 和 Coles，2002 年）或在交互过程中发生错误（Kim 等人，2017 年）时，就会引发所谓的错误相关电位 (ErrP)。Chavarriaga 等人 (2014 年) 对此进行了全面的综述。此外，通过检测 ErrP 从脑电图中推断错误具有挑战性，因为它需要对相关模式进行异步分类（Kim 等人，2023 年）。这种异步分类通常会导致大量假阳性，因为与系统的交互时间较长或任务执行时间延长（Omedes 等人，2015 年；Spler 和 Niethammer，2015 年；Lopes-Dias 等人，2021 年）。在大多数研究中，视觉刺激用于诱发错误相关电位 (ErrPs)（例如，van Schie 等人，2004 年）。虽然一些研究