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美国工程师设计出具有类人抓握精度的人工智能仿生手

犹他州团队通过压力与接近传感器结合人工智能,赋予机器人手精确、自适应指尖控制能力。犹他大学工程师团队设计出一款能“自主思

犹他州团队通过压力与接近传感器结合人工智能,赋予机器人手精确、自适应指尖控制能力。

犹他大学工程师团队设计出一款能“自主思考”的仿生手。

通过为商用假肢配备压力和接近传感器,并基于自然抓握动作训练AI神经网络,该团队创造出一款抓握更直觉、更稳固的仿生手。

受试者无需大量练习,就能以更高精度和更少心力完成日常任务(例如捡拾细小物品或端起水杯)。

研究人员表示,这一突破指向了假肢在感知和功能上更接近天然肢体的未来。

2025年5月,韩国研究人员曾展示了一款超轻型机器人手,具备形状自适应抓握、精准指尖控制和拇指灵活运动能力,仅需单一驱动器驱动。

灵活性与AI的结合

端咖啡杯、捡铅笔或与人握手等日常动作,依赖于大脑本能控制手指运动的能力。对于使用假肢的用户而言,这种天生的灵活性常常缺失。即使使用先进的机器人假肢,完成简单动作仍需额外心力,因为用户必须有意识地控制每根手指来抓握物体。

研究团队指出,主要挑战在于多数商用仿生手缺乏触觉,而触觉是人类直觉抓握的关键。然而灵活性不仅关乎感觉反馈——人类大脑还会潜意识地模拟和预测手与物体的交互,从而实现反射性的精准动作。

“尽管仿生手臂日益逼真,控制它们仍非易事或不够直觉。近半数用户最终弃用假肢,原因常指向操控性差和认知负担。”犹他大学神经机器人实验室博士后研究员马歇尔·特劳特在声明中表示。

为应对这些挑战,犹他大学研究人员与TASKA Prosthetics合作,对一款商用机器人手进行升级。他们为手指配备定制指尖模块,集成可检测压力的光学接近传感器,模拟人类微妙的触觉。这些传感器灵敏度极高,甚至能感知棉球轻落在手上的触感。

团队随后利用接近数据训练人工神经网络,教导仿生手自动调整每根手指位置以实现稳定精准抓握。每根手指既能独立运作又能协调配合,使仿生手几乎能对任何物体形成最优抓取姿态。

研究人员称,这种触觉复现与AI驱动运动的结合,使假肢运作更趋自然,既减轻精神负担又提升日常使用便利性。

直觉化手部控制

在研发过程中仍存在一个挑战:当用户不以AI预测的方式抓握物体时(例如想要松开物体),需确保假肢能灵活适应。

为此,研究人员开发出受生物启发的控制系统,在用户与AI间实现控制权共享,精细平衡人类意图与机器精度。AI可增强自然动作,在提升抓握准确性的同时降低完成任务所需的心智负荷。

团队邀请四位腕肘之间截肢的参与者测试该系统。受试者不仅在标准化评估中表现更优,还成功完成了需要精细动作控制的日常任务。即使是端起塑料杯喝水这类简单动作——需要精确施力以防滑落或捏碎杯子——也变得容易掌控。

研究人员表示,AI辅助与人类意图的结合使仿生手能提供更直觉、更自然的体验,让用户以更少认知负担和更强信心完成日常任务。

“通过引入人工智能,我们将抓握的这部分任务转移给假肢本身。最终实现了更直觉、更灵活的控制,让简单任务重新变得简单。”犹他大学神经机器人实验室博士后研究员雅各布·A·乔治在声明中说道。

研究团队正在探索植入式神经接口技术,未来用户或可通过意念控制假肢,同时恢复触觉感知。下一步工作将整合这些技术,使增强型传感器提升触觉功能,智能假肢能与意念控制无缝协同运作。

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