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用意念控制机械手是一种怎样的体验?

2019-06-26 15:14:00

给残障人士一双有力的臂膀

26年前，王超峰在执行任务检修线路时不幸被高压电击伤，永远失去了双手。幸运的是之后他遇见了不嫌弃自己的妻子，并生了一对可爱的儿女，但他却无法给风雨相伴的妻子一个拥抱，也不能在女儿满分试卷上签上自己的名字，这成了他心中最大的遗憾。

在浙江卫视《智造将来》第七期舞台上，王超峰却实现了自己期盼已久的愿望，用机械手给妻子和儿女一个深情的拥抱。节目中，王超峰所配用的机械手正是张江企业上海傲意信息科技有限公司（以下简称“傲意科技”）自主研发的“机械仿生手”。

肌电+传感器，填补国内空白

傲意科技成立于2015年，专注于人体生物电传感器技术、机器学习和模式识别算法、肌电手势识别技术的研发，是国内生物电传感与模式识别领域领先企业。其肌电手势识别技术与手势体感控制器已广泛应用于AR、VR、高校创新实验等多领域。医疗康复是他们重点进入的垂直行业，除了肌电智能仿生手，多家知名医院康复科室也正与其进行多项目合作研发。

放眼国内，肌电智能仿生手的发展还处于初期阶段，但市场需求却极为旺盛。

一方面，据中国残疾人联合会发布的数据显示，目前我国残疾人总数超过8500万，其中视力残疾人数1200多万，肢体残疾人数近2500万。

另一方面，随着人口老龄化的到来，由人工智能帮助患者做康复训练指导和效果评估成了必然趋势。

“国际上此类产品也问题重重，国外肌电交互义肢方式多是感应手臂两侧屈肌和伸肌肌电信号，简单的根据这两大块肌肉群的肌电信号判断，映射至义肢做出开合动作。“傲意科技创始人倪华良介绍说。

这种方式需要在义肢上人为设置多场景，但由此带来的复杂操作导致患者在使用过程中所想非所动，带来体验上的不适感。

傲意科技决定反其道而行，从肌电+传感器入手，推出全球首款人工智能模式识别仿生手OHand。

模式识别算法，实现千人千手

什么是肌电？在人体内，所有的执行信号都是由大脑发出，当大脑发出控制信号，经过神经网络传输，最终以电流的形式到达肌纤维，肌纤维受到电流刺激后收缩，通过肌腱带动骨骼完成动作，这种电流信号被称为肌肉电信号。值得注意的是，神经信号多是经过加密，在整个过程中执行信号需要边传输边解码。

“虽然患者可能失去了某个执行部位，例如胳膊、手，但是他的中枢神经发来的指令依然可以传输到残肢上，那我们就通过生物传感器把他残肢里面的神经信号解读出来，然后传输给机械手去执行。” 倪华良说。

但事实上，人体信号非常微弱，如何从残疾人的残肢里正确获取信息，成为生物传感器的一大难关，针对这一现象，傲意科技自主研制了肌电传感器阵列，倪华良进一步补充说：“我们团队在生物信号和生物信号里的模式识别都具有丰富的经验，因此我们只花了两年多的时间就完成了最底层的核心技术。”

信号获取后，又该如何处理？

“我们会建立一个辨识模型，例如这个信号表示他要去抓取，另一个信号是点击，然后把辨识模型放入机械手内，就可以执行使用者的命令了。” 倪华良表示。

为了更精准识别残疾人的手势意图，傲意科技自主研制了肌电手势模式识别人工智能平台OTrain，在该模式下, OHand智能肌电仿生手可通过蓝牙连接训练平台,记录用户的肌电信号并将其保存至肌电数据库，倪华良说：“用户在使用过程中，数据库会随之增大,算法生成的手勢识别模型越发准确, OHand智能肌电仿生手也就具备了学习进化的能力，强大的模式识别算法实现了千人千手的人性化理念,从而保障了用户的最佳体验。”

目前，OHand智能肌电仿生手已上市销售，其可实现抓取水杯、写字、握手等18种精细动作，且每根手指都能单独操作，可服务于肢体残疾人和脑卒中患者。