科技创新

使手部活动能力丧失的脊髓损伤患者能拾取和放

  韩国首尔大学(Seoul National University)软性机器人研究中心(SRRC)研究团队打造出1个名为Exo-Glove Poly II的穿戴式柔性机器手,可协助失去手部活动能力的残障人士。这种机器手还能借由机器学习算法学会侦测用户的意图。

  据了解,该研究团队开发的柔性机器手能基于用户行为预测其抓握/释放意图,使手部活动能力丧失的脊髓损伤患者能拾取和放置物体。

  这种机器手使用称为VIDEO-Net的算法用第一人称视角镜头预测穿戴者的意图,特别是握住和放开目标物体的意图。

  他们使用简单的镜头而不是生物信号来判断用户的意图,并可透过观察手臂运动及与物体和手的距离来预测用户的抓握意图,再用机器学习解释观察到的现象。因此任何失去手部活动能力的人,只要还能自主地移动手臂,都能使用这项技术。

  这项技术的主要限制来自使用单眼镜头的缺点。例如,若目标物体被另一个物体遮挡,则该技术的性能会降低。此外,如果在镜头场景中无法看到用户手势,则该技术不可用。解决方法包括结合其他传感器信息或现有意图检测方法来改进算法,例如使用肌电图传感器或追踪眼睛注视点。

  

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