美國工程師設計出具有類人抓握精度的人工智能仿生手

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。

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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