用意念控制假肢? 智能化离原生肢体还有多大差距

发布时间:2017-09-6 阅读量:754 来源: 发布人:


对于肢体残障人士来说,希望假肢不仅仅可以实现美观作用,更可以用“意念”控制,从而真正达到“如臂使指”的效用。美国的DARPA(国防高级研究计划局)为方便战场负伤士兵的日常生活,十多年前即着手研发号称“卢克之手”的仿生假肢,目前已获美国食品药品管理局批准。英国的i—limb机械手已进入商用。而中国科学院深圳先进技术研究院科研团队致力于将这类“意念控制”的假肢轻量化、低价化,目前研究已取得一定成果,并进行了人体实验。


那么,人是如何用“意念”控制假肢?它们和原生肢体还有多大差距?

如何用“意念”控制假肢

既然是仿生,那么首先就要研究“人是如何操控原生肢体的”。科学家发现,人通过神经元控制身体各组织器官,会产生生物电信号,这种信号中载有人的行为信息,能够直接反映人的意图。科学家通过解码人体生物电信号,从而试图识别人的“意念”,进而让机器按人的想法工作——这方面研究已成为人机交互研究的热点之一。

目前来说,广泛关注的生物电信号包括肌电(Electromyography,EMG)、脑电(Electroencephalography,EEG)以及眼电(Electrooculography,EOG)等。

研究发现,大多数截肢患者都存在一种幻觉,认为因截肢而失去的肢体依然存在,这被称为“幻肢感”。比如,他们可以想象失去的肢体还可以拿取物品,甚至感受到疼痛等。当截肢者通过想象,用他们的幻肢做某一动作时,大脑产生的运动神经信号使得残存的肌肉收缩,产生肌电信号。

由于表面肌电信号(Surface EMG,sEMG)蕴含信息丰富,采集技术相对成熟,并且是无创采集,因而受到众多研究者青睐。据了解,表面肌电信号是一种非平稳的微电信号,它一般在肢体运动前30—150毫秒产生。

中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室副研究员王卫群向南方日报记者解读识别肌电信号控制假肢的原理:通过贴在肌肉表面的电极片感受肌肉收缩时产生的电信号,进而通过电信号强弱与假肢关节运动量的对应关系来控制假肢连续运动,或者当电信号超过一定阈值时产生关节动作。王卫群说,通过肌电信号控制智能假肢存在的问题在于,肌电信号非常微弱且不稳定,“例如容易受脂肪厚度、出汗、温度、毛发等因素影响”。

另外,对于残障人士来说,“意念”控制假肢并不仅仅是安装即用,还要进行较长时间的训练。王卫群说,训练的过程,即是建立肌电信号与假肢关节运动的对应关系。“这可以通过建立数学物理模型等方式来实现,但是由于肌电信号及模型的复杂性,需要采集足够的数据样本来训练模型,才能实现肌电信号对假肢的在线控制,因此训练时间较长。”

王卫群也指出,训练过程还与假肢复杂程度有关。

智能化假肢成研究热点

哈尔滨工业大学机器人研究所教授姜力等专家今年7月的《机器人》杂志发表文章,回顾智能假肢的研发历史。姜力在文章中指出,假肢有几百年的发展历史,1948年世界上第一个肌电控制假肢问世,实现了人体神经系统对假肢的控制。此后,单自由度肌电控制假肢一直占据假肢手的主流。进入21世纪,随着生机电一体化技术的产生和发展,假肢进入了第二次技术革命,智能化成为新一代假肢的核心特征。2010年,智能假肢被《生命科学》杂志列为未来的十大创新技术之一。

在一系列研发计划的推动下,第一代智能假肢问世。2007年,英国Touch Bionics公司研制成功了世界上首个各手指可独立运动的多自由度灵巧假肢产品i-Limb。

继i-Limb之后,德国Vincent公司和英国RSL Steeper公司分别于2010年和2012年推出了Vincent假肢手和Bebionic假肢手。2005年起,美国DARPA启动了“革命性假肢”计划,成为有史以来假肢领域最大的研究计划,约翰霍普金斯大学等30多家研究机构参与,相继推出了“卢克之手”和MPL智能假肢,其中“卢克之手”2014年通过FDA(美国食品药品管理局)认证,2016年进入临床应用。

“卢克之手”,顾名思义,其名称来自于星战电影中“天行者卢克”与真手无异的机器手。它有一套独特的肌电算法控制系统,末端传感器可以精准采集病人的肌电信号并快速作出响应。

国内也有类似研究。前述中国科学院深圳先进技术研究院李光林研究员及其团队研发的仿生假肢着力两个方面改进:重量更轻、成本更低。它利用3D打印技术制作,重量仅200克,远低于同类型假肢500多克的重量,大大减轻了患者的佩戴负担,方便长期佩戴。另外,其预期售价也将远远低于同类产品。李光林告诉南方日报记者,其团队经过几年的努力,在肌电假肢控制稳定性、可靠性及假肢设计等方面有了一些突破,不过仍有一些技术细节需要完善。

人体关节的灵活性机器仍难以实现

姜力在文章中指出,面向残疾人应用的假肢手需要在人体神经信号的控制下工作,因此必须考虑假肢结构与生机接口的性能匹配和功能集成问题。

目前,由于人体运动的神经信息编码不明,现有的大多数生机接口只能输出较少的离散运动模式,特别是对于有效肌肉群少且肌电信号弱的肢残患者来说,难以直接控制具有多主动自由度的灵巧操作结构;同时,与机器人灵巧手相比,假肢手的外形、尺寸和重量还有更加苛刻的要求。因此,如何在生机接口性能约束下以较少的主动自由度再现人手的灵巧运动特性是智能假肢结构设计需要解决的问题。

王卫群也表示,目前我们能看到的智能假肢产品还是以单关节为主,与人类肢体的自然运动还有较大差距。“目前单关节和少关节的假肢,比如踝关节假肢、少自由度假手等有一些产品,但是实现更多自由度、更接近人体仿生学的关节控制,还有很远的路要走。”

自由度用来表示机械灵活的程度。以人类为例,人类的手共有27个自由度:每个手指中有4个,拇指上有5个,手腕上还有6个——这种高精细度对于机器来说仍然难以实现。

另一种思路:直接从大脑读取信号

2014年,巴西圣保罗的世界杯开幕式上,29岁的下肢瘫痪病人平托穿戴了由脑信号控制的外骨骼,为比赛开球。平托的动作,即来自于智能假肢的另一种思路:通过脑机接口读取脑电信号,操纵机械肢体。

什么是脑机接口?脑机接口指在人脑和外部设备之间建立起来的直接通讯通道。人们常把脑机接口用于研究、替代、辅助、增强、改善或修复人的认知功能或感觉-运动功能。早在上世纪90年代末,纽约州立大学的科学家即第一次通过实验证实,利用脑皮层神经元集合信号可以控制机械手臂运动。

王卫群在一篇综述中写道,脑电信号作为运动意图的直接反映,具有很强的实时性,对运动意图的识别也相应更为迅速。目前,脑机接口的主要手段包含植入式和非植入式两类。植入式脑机接口优点是信号采集效果更好,但有植入手术风险。而非植入式脑机接口目前较多采用的是头部表皮脑电图信号 (EEG),实现脑和外部世界的简单通讯,缺点是信号带宽有限且抗干扰能力差。

“目前通过植入式脑机接口控制多自由度机械臂已经有一些比较好的结果,比如2012年《自然》杂志发表了美国布朗大学的研究成果,采用植入式脑机接口技术,上肢瘫痪患者通过意念控制多自由机械臂实现喝饮料等日常生活动作。”王卫群告诉南方日报记者,“相对于植入式脑机接口,肌电尤其是表面肌电使用更为方便一些,也更安全,不足之处在于肌电对人体运动意图有一定的滞后,以及存在识别准确性等问题。目前,采用非植入的脑机接口与表面肌电相结合来解读人体意图的研究,已经有一些初步结果。”
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