Дзен
Телеграм
Исследователи из Шэньянского технологического университета (Китай) разработали уникальный гибридный протез руки.
Протез получился компактным и показал высокую точность во время жестикуляций и простых действий вроде захвата ручки.
Преимущество нового устройства заключается в том, что протез использует сигналы поверхностной электромиографии (ЭМГ), которые заставляют мышцы сокращаться. В то же время устройство не страдает от смещения электродов, которые вызывают у других протезов потерю движения и распознавания объектов.
Для того, чтобы новый протез заработал, авторы исследования создали уникальный метод машинного обучения, сочетающий в себе сверточную нейронную сеть (CNN) и искусственную нейронную сеть с долговременной памятью (LSTM).
Протез успешно повторил все движения здоровой руки человека.
CNN хорошо улавливает размеры поверхностных сигналов ЭМГ и понимает, как они соотносятся с жестами рук. А LSTM обычно используется для распознавания рукописного ввода и речи.
Новая модель объединила в себе пространственную осведомленность CNN и временную точность LSTM. В итоге инженерам удалось создать достаточно маленький протез, сохранив при этом высокую точность устройства и его устойчивость к помехам.
Система была протестирована на десяти добровольцах с серией из 16 различных жестов рук. В итоге модель показала точность распознавания более 80%
После испытаний исследователи вышли на последнюю стадию разработки гибкого и надежного протеза руки. Следующим шагом команды станет повышение точности системы.