“脑电信号强度为几十微伏 ， 比肌电信号更弱 ， 相当于一节5号电池电流强度的百万分之一 ， 要捕获它 ， 堪比搜寻50公里外的蚊子振翅声 。 ”韩璧丞表示 ， 为了捕获极其微弱的脑电信号 ， 其团队通过革新电极材料 ， 制成采集脑电信号的传感器 ， 实现脑电信号的大规模精准采集 ， 建立起了庞大的脑电及肌电神经电数据库 。 他们基于此研发出的BrainRobotics智能仿生手 ， 可采集残肢的肌电神经电信号 ， 再经过深度学习的神经网络算法还原大脑中的动作意图 。
完善智能仿生手功能让它更似人手
轻轻拿起一颗鸡蛋 ， 既不让鸡蛋脱手 ， 也不会用力过猛将其捏碎 。 这对常人来说 ， 是毫不费力的事情 。 但对仿生手而言 ， 从生理信号采集识别 ， 到产品材质、构造 ， 都需要经过缜密设计才能实现这个功能 。
此前 ， 由德国奥托博克公司研发的“米开朗基罗之手” ， 每根手指上均安装有传感电极 ， 具有7种不同抓取能力 。 随着技术迭代和设计优化 ， 目前国内在售的智能仿生手 ， 已可实现20多种手势动作 ， 具备10个活动关节 ， 手腕处可集成位置、力量、姿态、加速度等传感器 ， 从而模拟人手的感知能力 。
“仿生手内置的肌电感应传感器与算法处理单元负责获取动作意图 ， 具体实现有赖于灵活的手指关节保障驱动自由度 。 ”强脑科技有限公司的体验官古月介绍 ， 自己佩戴仿生手一年多 ， 不仅能完成拿鸡蛋、拧瓶盖、系鞋带等日常动作 ， 还能完成跳绳、攀岩这类剧烈运动 ， 比个“OK”“666”也不在话下 。
采访人员了解到 ， 现有商业智能仿生手虽然取得了很大的进步 ， 但仍存在对环境情况感知不够、小臂处构造僵硬、生物感不强等问题 。 此外 ， 智能仿生手的应用尚难摆脱肌电信号控制 ， 因此对高位截瘫和肌肉损伤患者无能为力 。
为此 ， 浙江大学宁波研究院夏庆华团队开发出表面覆盖有柔性多维感知传感器阵列的智能软体仿生手 ， 用于感知外部压力、滑觉、温度、湿度 ， 并据此调节仿生手的状态 。 在接触到结构较硬或较软的物体时 ， 仿生手自身刚度也随之调整 。
“基于团队搭建的脑电和肌电信号数据库 ， 去年我们发布了以人机物联网为核心理念的BrainOS大脑智能操作系统 。 ”韩璧丞介绍 ， 通过该系统 ， 未来或许可以让具备脑机接口的设备侦测到用户的脑电信号 ， 并将其直接输送给智能终端 ， 实现隔空对智能终端进行操作 。
智能仿生手进一步普及还需持续优化
根据中国残疾人联合会数据显示 ， 2010年末 ， 我国残疾人总人数约8502万人 ， 其中肢体残疾约2472万人 。 中国残疾人联合会相关负责人介绍 ， 到2025年 ， 我国残疾人基本辅助器具适配率预计将达到85%以上 。
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