Inteligentne rękawice śledzą ruchy dłoni z niespotykaną dotąd dokładnością – Świat Fizyki

Naukowcy z Kanadyjskiego Uniwersytetu Kolumbii Brytyjskiej (UBC) opracowali inteligentną rękawiczkę, która z niespotykaną dotąd dokładnością śledzi ruchy palców, dłoni i nadgarstków. Technologie Texavie. Nadające się do prania urządzenie jest wyposażone w indywidualne włókna sensoryczne, które reagują na drobne zmiany w rozciągliwości i nacisku materiału. Czujniki bezprzewodowo przesyłają te informacje do algorytmu uczenia maszynowego, który niemal natychmiast szacuje drobne ruchy dłoni.

Oprócz zdalnego rejestrowania dynamiki i dostarczania informacji o interakcji dłoni z obiektami na potrzeby robotyki i rzeczywistości wirtualnej, rękawica oferuje narzędzie do oceny udaru i ruchów rąk innych pacjentów oraz siły chwytu. Takie oceny mogą pomóc pacjentom uzyskać informację zwrotną na temat ruchów, na których powinni się skupić, aby poprawić mobilność rąk.

W nowym projekcie, stworzonym przez Serwati Peymana i jego zespołowi w rozciągliwym materiale rękawicy wszyto liczne, wykonane na zamówienie czujniki z włókien w miejscach pokrywających stawy palców, opuszki palców, nadgarstek i dłoń. Ruchy w stawach lub nacisk wywołany interakcją dłoni z przedmiotem powodują rozciąganie tkaniny. Czujniki mogą wykryć rozciągnięcia od 0.005% do 155% ich pierwotnej długości. Wszystkie te czujniki, połączone elastycznymi złączami z bezprzewodową płytką przetwarzającą z tyłu rękawicy, przekazują dane do algorytmu, który szacuje kąty stawów z dokładnością do 1.4°. Wynikiem jest trójwymiarowy obraz kształtu dłoni, który dynamicznie podąża za ruchami użytkownika rękawicy.

Tkanie dobrych włóczek

Servati i jego współpracownicy opracowali specjalne włókna zwane spiralnymi przędzami czujnikowymi, które poprawiają dokładność działania materiałów stosowanych w czujnikach tekstylnych do noszenia. Te rozciągliwe przędze składają się z elastycznego rdzenia owiniętego spiralnymi nanowłókienami pokrytymi metalem. Matryca polimerowa i powłoka elastomerowa spajają konstrukcję, zapewniając trwałość, zakres dynamiki i wytrzymałość na rozciąganie. Zewnętrzne cykle rozciągania/uwalniania ciśnienia zmieniają powierzchnię styku połączonych ze sobą nanowłókien metalicznych, powodując zmiany ich oporności elektrycznej. Przędze te wszyto pomiędzy dwiema warstwami nylonu, poliestru i spandexu, aby stworzyć inteligentne rękawiczki.

Korzystając z systemów kamer do przechwytywania ruchu, badacze zebrali ponad trzy miliony klatek ruchu dłoni pięciu uczestników o różnej wielkości dłoni. Mieli na sobie eleganckie rękawiczki, które w 16 punktach oznaczono widocznymi etykietami. Uczestnicy chwytali przedmioty, przełączali się między gestami i losowo poruszali palcami. Architektura sieci neuronowej mapowała widzialne obrazy na jednocześnie zebrane dane z czujników, w wyniku czego powstał model uczenia maszynowego, który szacował kąty stawów dłoni i informacje dotykowe na podstawie danych o odkształceniu zmierzonych przez przędze czujnika.

„Dokładne uchwycenie zręcznych ruchów dłoni i palców jest bardzo trudnym zadaniem. Obecne systemy oparte na kamerach są kosztowne i charakteryzują się ograniczonym polem widzenia” – mówi Servati. Rękawica jest najdokładniejszą na rynku konstrukcją umożliwiającą ocenę kąta palców i nadgarstka podczas ruchu przy minimalnym opóźnieniu. Dorównuje dokładnością sprzętowi fotograficznemu o złotym standardzie.

Osoby noszące rękawicę testowały także skuteczność rękawicy w rejestrowaniu określonych ruchów związanych z codziennymi zadaniami. Urządzenie było w stanie wykryć słowa „wpisane” na podstawie ruchów wielu palców na losowej powierzchni z dokładnością do 98%. oszacowano, że istnieje 100 statycznych i dynamicznych gestów zaadaptowanych z amerykańskiego języka migowego z 95% dokładnością. Wykrył także 34 obiekty – w tym kubki, szklanki, piłki baseballowe i piłki tenisowe – na podstawie kształtu i siły uścisku dłoni z 98% dokładnością.

Spłucz, umyj, powtórz

Jednym z zastosowań rękawicy może być pomoc w leczeniu udaru i u pacjentów, którzy utracili częściową ruchliwość dłoni. Współpraca z ekspertami klinicznymi, m.in Janice inżServati, który specjalizuje się w rehabilitacji po udarze na Wydziale Lekarskim UBC, Servati i jego zespół odkryli, że wielu pacjentów potrzebuje dokładnej metody oceny ruchów dłoni i siły chwytu. Przeprowadzanie tych ocen na odległość i modyfikowanie rutynowych ćwiczeń lub ocena przestrzegania zaleceń może również pomóc pacjentom z chorobą Parkinsona i innymi problemami z mobilnością rąk.

„Bardzo trudno jest to zrobić nawet w klinice i nie ma możliwości, aby zrobić to dokładnie i zdalnie” – mówi Servati.

Rękawiczki z czujnikami mogą pomóc w stworzeniu lepszej protezy dłoni

Urządzenia do noszenia są atrakcyjne do zadań klinicznych, ale wielu projektom brakuje niezawodności, dokładności i możliwości prania, które są potrzebne w praktycznym zastosowaniu. Po wielokrotnym namoczeniu i mieszaniu w wodzie i detergentach oraz po wielokrotnym praniu w pralce rękawice Servati doświadczyły mniej niż 10% zmiany w działaniu czujnika.

„Opracowanie tej technologii w trwałej i nadającej się do prania formie, która może spowodować ogromny postęp w interakcji człowiek-komputer i możliwość dokładnego odwzorowania interakcji z obiektami bez potrzeby używania kamery, jest naprawdę ekscytujące” – mówi Servati.

Subramański Sundaram, badacz z Centrum Projektowania Biologicznego Uniwersytetu Bostońskiego, który nie był zaangażowany w badanie, twierdzi, że badanie zmian funkcjonalności tych włókien w warunkach codziennego użytkowania to „właściwy kierunek, na którym należy się skupić” przy tworzeniu niezawodnych tekstyliów, których ludzie będą mogli używać wielokrotnie . Chociaż szacunki błędów ilościowych kątów stawów są ważnym czynnikiem branym pod uwagę w kontekście potencjalnych zastosowań medycznych, uważa on, że do takich zastosowań jeszcze daleko. „Kluczowym wyzwaniem, które nie dotyczy wyłącznie tej pracy, jest określenie konkretnych ustawień, w których tego typu technologia jest krytycznie potrzebna” – mówi.

Praca jest opisana w Inteligencja maszyny.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://physicsworld.com/a/smart-glove-tracks-hand-movements-with-unprecedented-accuracy/