Розумні рукавички відстежують рухи руки з безпрецедентною точністю – Physics World

Дослідники з канадського Університету Британської Колумбії (UBC) і Texavie Technologies. Пристрій, який можна мити, має окремі сенсорні волокна, які реагують на незначні зміни розтягування та тиску матеріалу. Датчики бездротовим способом передають цю інформацію в алгоритм машинного навчання, який майже миттєво оцінює точні рухи шкали руки.

На додаток до дистанційної фіксації динаміки та надання інформації про те, як руки взаємодіють з об’єктами для робототехніки та віртуальної реальності, рукавичка пропонує інструмент для оцінки удару та рухів рук інших пацієнтів і сил захоплення. Такі оцінки можуть допомогти пацієнтам отримати зворотний зв’язок щодо того, на яких рухах їм потрібно зосередитися, щоб покращити функцію рухливості рук.

У новому дизайні, створеному Пейман Серваті і його команда, численні виготовлені на замовлення волокнисті датчики вшиті в еластичну тканину рукавичок у місцях, що лежать над суглобами пальців, кінчиками пальців, зап’ястям і долонею. Рухи в суглобах або тиск, викликаний взаємодією руки з предметом, створюють розтягування тканини. Датчики можуть виявляти розтягування від 0.005% до 155% від початкової довжини. Усі ці датчики, з’єднані за допомогою еластичних роз’ємів із бездротовою платою обробки на задній частині рукавички, передають дані в алгоритм, який оцінює кути з’єднання з точністю до 1.4°. Результатом є 3D-зображення форми руки, яка динамічно повторює рухи користувача в рукавичках.

Ткання хорошої пряжі

Серваті та його колеги розробили спеціальні волокна, які називаються спіральними сенсорними нитками, які покращують точність роботи матеріалів, що використовуються в носимих текстильних датчиках. Ці еластичні нитки складаються з еластичної серцевини, обгорнутої металевими нановолокнами у формі спіралі. Полімерна матриця та еластомерна оболонка з’єднують структуру разом, забезпечуючи довговічність, динамічний діапазон і міцність на розрив. Зовнішні цикли розтягування/скидання тиску змінюють площу контакту зв’язаних разом металевих нановолокон, що призводить до зміни їх електричного опору. Цю пряжу вшивали між двома шарами нейлону, поліестеру та спандексу, щоб зробити розумні рукавички.

Використовуючи камери для захоплення руху, дослідники зібрали понад три мільйони кадрів рухів рук п’яти учасників з різними розмірами рук. Вони були в рукавичках, які були позначені видимими ярликами в 16 точках. Учасники хапали предмети, перемикалися між жестами та хаотично рухали пальцями. Архітектура нейронної мережі зіставляла видимі зображення з одночасно зібраними даними датчиків, у результаті чого створювалася модель машинного навчання, яка оцінювала кути суглобів рук і тактильну інформацію на основі даних про деформацію, виміряних нитками датчиків.

«З точністю вловити спритні рухи рук і пальців — дуже важке завдання. Сучасні системи на основі камер є дорогими та мають проблеми з обмеженим полем зору», — каже Серваті. Рукавичка є найточнішою конструкцією на ринку для оцінки кутів пальців і зап’ястя під час руху з мінімальною затримкою. Це відповідає точності фотоапарата золотого стандарту.

Суб’єкти, які носили рукавички, також перевіряли, як рукавичка справляється зі зйомкою конкретних рухів, пов’язаних із повсякденними завданнями. Пристрій зміг розпізнати слова, «набрані» рухами кількох пальців на випадковій поверхні з точністю 98%; він оцінив 100 статичних і динамічних жестів, адаптованих з американської жестової мови з точністю 95%. Він також виявив 34 об’єкти – включно з кухлями, склянками, бейсбольними та тенісними м’ячами – за формою та силою захоплення руки з точністю 98%.

Промийте, вимийте, повторіть

Одним із способів використання рукавичок може бути допомога при інсульті та пацієнтам, які частково втратили рухливість рук. Робота з клінічними експертами в тому числі Дженіс англ, який спеціалізується на реабілітації після інсульту в Департаменті медицини UBC, Серваті та його команда виявили, що багатьом пацієнтам потрібен точний спосіб оцінки рухів рук і сили захоплення. Виконання цих оцінок дистанційно та зміна розпорядку вправ або оцінка відповідності також може допомогти пацієнтам із хворобою Паркінсона та іншими проблемами рухливості рук.

«Це дуже важко зробити навіть у клініці, і немає нічого, щоб зробити це точно й дистанційно», — каже Серваті.

Рукавички з сенсорним покриттям можуть сприяти кращим протезам рук

Носимі пристрої привабливі для клінічних завдань, але багатьом конструкціям бракує надійності, точності та можливості митися, які необхідні для практичного використання. Після багаторазового замочування та перемішування у воді та миючих засобах, а також після багаторазових циклів машинного прання рукавичка Servati зазнала менш ніж 10% зміни в роботі датчика.

«Дійсно захоплююче розробити цю технологію в довговічній формі, яку можна мити, що може створити суттєвий стрибок у взаємодії людини з комп’ютером і можливість точно відобразити взаємодію з об’єктами без потреби в камері», — каже Серваті.

Субраманіан Сундарам, дослідник Центру біологічного дизайну Бостонського університету, який не брав участі в дослідженні, каже, що вивчення того, як функціональність цих волокон змінюється в умовах щоденного використання, є «правильним напрямком, на якому слід зосередитися» для створення надійних текстильних виробів, які люди зможуть використовувати неодноразово . Хоча кількісні оцінки похибок кутів суглобів є важливими міркуваннями для потенційних медичних застосувань, він вважає, що до таких застосувань ще далеко. «Ключовий виклик, який не є унікальним для цієї роботи, полягає у визначенні конкретних параметрів, де цей тип технології є критично необхідним», — каже він.

Робота описана в Природний машинний інтелект.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://physicsworld.com/a/smart-glove-tracks-hand-movements-with-unprecedented-accuracy/