スマート グローブがかつてない精度で手の動きを追跡 – Physics World

指、手、手首の動きを前例のない精度で追跡するスマート グローブが、カナダのブリティッシュ コロンビア大学 (UBC) の研究者によって開発されました。 テキサビー・テクノロジーズ。洗えるデバイスには、素材の伸縮性と圧力のわずかな変化に反応する個別のセンサーファイバーが埋め込まれています。センサーはこの情報を機械学習アルゴリズムにワイヤレスで送信し、手の細かいスケールの動きをほぼ即座に推定します。

このグローブは、ダイナミクスをリモートでキャプチャし、ロボット工学や仮想現実のために手が物体とどのように相互作用するかに関する情報を提供することに加えて、脳卒中や他の患者の手の動きや握力を評価するためのツールも提供します。このような評価は、患者が手の運動機能を改善するためにどの動きに焦点を当てる必要があるかについてのフィードバックを受け取るのに役立ちます。

新しいデザインでは、 ペイマン・セルヴァティ と彼のチームは、指の関節、指先、手首、手のひらを覆う箇所で、グローブの伸縮性生地に多数のカスタムメイドのファイバーセンサーを縫い付けました。関節の動き、または物体との相互作用によって生じる圧力により、生地に伸縮性が生じます。センサーは、元の長さの最低 0.005%、最高 155% の伸びを検出できます。これらのセンサーはすべて、伸縮性のあるコネクタを介してグローブの裏側にあるワイヤレス処理ボードに接続されており、データをアルゴリズムに入力し、関節角度を 1.4° の精度で推定します。出力は、手袋着用者の動きに動的に追従する手の形状の 3D 画像です。

良い糸を織る

Servati と彼の同僚は、ウェアラブル繊維センサーに使用される材料の性能精度を向上させる、ヘリカル センサー ヤーンと呼ばれる特殊な繊維を開発しました。これらの伸縮性糸は、金属でコーティングされたナノファイバーがらせん状に巻かれた弾性コアで構成されています。ポリマーマトリックスとエラストマーシェルが構造を結合し、耐久性、ダイナミックレンジ、引張強度を提供します。外部からの伸張/圧力解放サイクルにより、結合した金属ナノファイバーの接触面積が変化し、その結果、電気抵抗が変化します。これらの糸は、ナイロン、ポリエステル、スパンデックスの 2 層の間に縫い付けられ、スマート グローブが作られました。

研究者らは、モーション キャプチャ カメラ システムを使用して、手のサイズが異なる 16 人の参加者による XNUMX 万フレーム以上の手の動きを収集しました。彼らはXNUMXか所に目に見えるラベルが付けられたスマート手袋を着用していた。参加者は物体をつかみ、ジェスチャーを切り替え、ランダムに指を動かしました。ニューラル ネットワーク アーキテクチャにより、同時に収集されたセンサー データに可視画像がマッピングされ、その結果、センサー ヤーンによって測定されたひずみデータから手の関節の角度と触覚情報を推定する機械学習モデルが誕生しました。

「手や指の器用な動きを正確に捉えるのは非常に難しい作業です。現在のカメラベースのシステムは高価であり、視野が狭いという問題があります」とセルヴァティ氏は言います。このグローブは、動作中の指と手首の角度を最小限の遅延で推定するための、市場で最も正確なデザインです。これは、ゴールドスタンダードのカメラ機器の精度に匹敵します。

手袋を着用した被験者は、日常の作業に関連する特定の動きを捉える際に手袋がどのように機能するかをテストしました。このデバイスは、ランダムな表面上で複数の指の動きによって「入力された」単語を 98% の精度で検出できました。アメリカ手話から適応された 100 の静的および動的ジェスチャーを 95% の精度で推定しました。また、手の握る形状と力から、マグカップ、グラス、野球ボール、テニスボールを含む 34 個の物体を 98% の精度で検出しました。

すすぎ、洗いを繰り返す

手袋の用途の 1 つは、脳卒中や手の部分的な可動性を失った患者を助けることです。臨床専門家との連携 ジャニス・エンジニアUBC医学部で脳卒中リハビリテーションを専門とするセルヴァティ氏と彼のチームは、多くの患者が手の動きと握力を評価する正確な方法を必要としていることに気づいた。これらの評価を遠隔で実行し、運動ルーチンを変更したり、コンプライアンスを評価したりすることは、パーキンソン病やその他の手の運動の問題を抱える患者にも役立つ可能性があります。

「これを臨床で行うのは非常に困難であり、遠隔から正確に実行できるものは何もありません」とセルヴァティ氏は言う。

センサーで覆われた手袋はより良い義手をもたらす可能性がある

ウェアラブル デバイスは臨床業務にとっては魅力的ですが、多くの設計は実用に必要な信頼性、精度、洗浄性に欠けています。水と洗剤に浸して撹拌を繰り返し、機械で洗濯サイクルを繰り返した後でも、Servati の手袋のセンサー性能の変化は 10% 未満でした。

「人間とコンピューターの相互作用に大きな飛躍をもたらし、カメラを必要とせずに物体との相互作用を正確に表現できる可能性をもたらす、耐久性があり洗える形でこのテクノロジーを開発できることは本当にエキサイティングです。」とセルヴァティ氏は言います。

スブラマニアン・スンダラムボストン大学バイオロジカルデザインセンターの研究者は、この研究には関与していないが、これらの繊維の機能が日常の使用条件下でどのように変化するかを研究することは、人々が繰り返し使用できる信頼性の高い繊維を作成するために「焦点を当てる正しい方向」であると述べています。関節角度の定量的誤差推定は、潜在的な医療応用にとって重要な考慮事項ですが、そのような応用はまだ遠い先の話だと彼は考えています。 「重要な課題は、この作業に特有のものではありませんが、このタイプのテクノロジーが非常に必要とされる特定の設定を決定することです」と彼は言います。

に作品が記載されています ネイチャーマシンインテリジェンス.

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• 情報源： https://physicsworld.com/a/smart-glove-tracks-hand-movements-with-unprecedented-accuracy/