猶他州團隊通過壓力與接近傳感器結合人工智能,賦予機器人手精確、自適應指尖控制能力。
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猶他大學工程師團隊設計出一款能“自主思考”的仿生手。
通過為商用假肢配備壓力和接近傳感器,并基于自然抓握動作訓練AI神經網絡,該團隊創造出一款抓握更直覺、更穩固的仿生手。
受試者無需大量練習,就能以更高精度和更少心力完成日常任務(例如撿拾細小物品或端起水杯)。
研究人員表示,這一突破指向了假肢在感知和功能上更接近天然肢體的未來。
2025年5月,韓國研究人員曾展示了一款超輕型機器人手,具備形狀自適應抓握、精準指尖控制和拇指靈活運動能力,僅需單一驅動器驅動。
靈活性與AI的結合
端咖啡杯、撿鉛筆或與人握手等日常動作,依賴于大腦本能控制手指運動的能力。對于使用假肢的用戶而言,這種天生的靈活性常常缺失。即使使用先進的機器人假肢,完成簡單動作仍需額外心力,因為用戶必須有意識地控制每根手指來抓握物體。
研究團隊指出,主要挑戰在于多數商用仿生手缺乏觸覺,而觸覺是人類直覺抓握的關鍵。然而靈活性不僅關乎感覺反饋——人類大腦還會潛意識地模擬和預測手與物體的交互,從而實現反射性的精準動作。
“盡管仿生手臂日益逼真,控制它們仍非易事或不夠直覺。近半數用戶最終棄用假肢,原因常指向操控性差和認知負擔。”猶他大學神經機器人實驗室博士后研究員馬歇爾·特勞特在聲明中表示。
為應對這些挑戰,猶他大學研究人員與TASKA Prosthetics合作,對一款商用機器人手進行升級。他們為手指配備定制指尖模塊,集成可檢測壓力的光學接近傳感器,模擬人類微妙的觸覺。這些傳感器靈敏度極高,甚至能感知棉球輕落在手上的觸感。
團隊隨后利用接近數據訓練人工神經網絡,教導仿生手自動調整每根手指位置以實現穩定精準抓握。每根手指既能獨立運作又能協調配合,使仿生手幾乎能對任何物體形成最優抓取姿態。
研究人員稱,這種觸覺復現與AI驅動運動的結合,使假肢運作更趨自然,既減輕精神負擔又提升日常使用便利性。
直覺化手部控制
在研發過程中仍存在一個挑戰:當用戶不以AI預測的方式抓握物體時(例如想要松開物體),需確保假肢能靈活適應。
為此,研究人員開發出受生物啟發的控制系統,在用戶與AI間實現控制權共享,精細平衡人類意圖與機器精度。AI可增強自然動作,在提升抓握準確性的同時降低完成任務所需的心智負荷。
團隊邀請四位腕肘之間截肢的參與者測試該系統。受試者不僅在標準化評估中表現更優,還成功完成了需要精細動作控制的日常任務。即使是端起塑料杯喝水這類簡單動作——需要精確施力以防滑落或捏碎杯子——也變得容易掌控。
研究人員表示,AI輔助與人類意圖的結合使仿生手能提供更直覺、更自然的體驗,讓用戶以更少認知負擔和更強信心完成日常任務。
“通過引入人工智能,我們將抓握的這部分任務轉移給假肢本身。最終實現了更直覺、更靈活的控制,讓簡單任務重新變得簡單。”猶他大學神經機器人實驗室博士后研究員雅各布·A·喬治在聲明中說道。
研究團隊正在探索植入式神經接口技術,未來用戶或可通過意念控制假肢,同時恢復觸覺感知。下一步工作將整合這些技術,使增強型傳感器提升觸覺功能,智能假肢能與意念控制無縫協同運作。
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