仿生手随心而动 肢残人士重“掌”人生

洪恒飞 江耘

传统的功能性义肢需要通过物理按键或摇晃等方式，才可以实现简单的手势切换。近年来，脑机接口、人工智能等前沿技术不断发展，在残障人士辅助器具领域得到广泛应用。

用脑机接口技术实现对仿生手的控制

以往，肌电仿生手产品主要靠感应手臂两侧屈肌和伸肌肌电信号，映射至机械臂完成动作，对大脑行动想法的呈现和执行依然有限。

“不妨将大脑发出动作指令到肢体动作完成的过程理解为拨电话，残肢则是被切断的电话线，信号汇集在那，只是暂时无法输出。”哈佛大学脑科学中心博士韩璧丞认为，智能仿生手的变革之处在于应用脑机接口技术，将“电话线”切断处的神经信号更精细化处理后再传递出去。

“脑电信号强度为几十微伏，比肌电信号更弱，相当于一节5号电池电流强度的百万分之一。”韩璧丞表示，为了捕获极其微弱的脑电信号，其团队通过革新电极材料，制成采集脑电信号的传感器，实现脑电信号的大规模精准采集，建立起了庞大的脑电及肌电神经电数据库。他们基于此研发出的智能仿生手，可采集残肢的肌电神经电信号，再经过深度学习的神经网络算法还原大脑中的动作意图。

完善智能仿生手功能，让它更似人手

轻轻拿起一个鸡蛋，既不让鸡蛋脱手，也不会用力过猛将其捏碎。这对常人来说，是毫不费力的事情。但对仿生手而言，从生理信号采集识别，到产品材质、构造，都需要经过缜密设计才能实现这个功能。

“仿生手内置的肌电感应传感器与算法处理单元负责获取动作意图，具体实现有赖于灵活的手指关节保障驱动自由度。”体验官古月介绍，自己佩戴仿生手一年多，不仅能完成拿鸡蛋、拧瓶盖、系鞋带等日常动作，还能完成跳绳、攀岩这类剧烈运动，比个“OK”也不在话下。

现有的商业智能仿生手虽然取得了很大的进步，但仍存在对环境情况感知不够、小臂处构造僵硬、生物感不强等问题。此外，智能仿生手的应用尚难摆脱肌电信号控制，因此对高位截瘫和肌肉损伤患者无能为力。

为此，浙江大学宁波研究院夏庆华团队开发出表面覆盖有柔性多维感知传感器阵列的智能软体仿生手，用于感知外部压力、温度、湿度，并据此调节仿生手的状态。在接触到结构较硬或较軟的物体时，仿生手自身刚度也随之调整。