Контроль Протезного Рука: Читання Намірів з М’язових Сигналів

Читання намірів з м'язів

Поверхнялектроміографія (sEMG) захоплює підсумовану електричну активність моторних одиниць в м’язі під час скорочення, через електроди, розміщені на шкірі, а не голки в тканині. Після ампутації м'язи, які колись рухали відсутню руку чи пальці, часто все ще присутні в залишковому кінці тіла, і вони продовжують спалюватися з тими самими моторними командами, які надсилає мозок — намір закрити долоню не зникає разом із рукою. Міоелектричний протез читає цю залишкову активність та декодує її назад у команду захоплення.

Від необробленого сигналу до корисних функцій

Необроблений sEMG є шумним сигналом, який зазвичай має амплітуду менше мілівольтів та розповсюджується приблизно від 20 до 500 Гц. Замість класифікації необробленої форми хвилі, контролери зсувають короткий вікно — зазвичай від 100 до 250 мілісекунд — по сигналу та зменшують його до кількох характеристик часового діапазону, які дешево обчислюються та стійкі до шуму:

RMS = sqrt( (1/N) * Σ x_i^2 )         // root mean square — overall effort
MAV = (1/N) * Σ |x_i|                 // mean absolute value — cheap proxy for RMS
ZC  = count of sign changes in x      // zero crossings — frequency-content proxy
WL  = Σ |x_i - x_(i-1)|               // waveform length — signal complexity

Класифікація хвата: LDA та інші методи

З кількох електродних каналів витягуються ознаки та комбінуються в один вектор ознак, який подається на класифікатор, навчений на невеликій кількості розмічених скорочень користувача — відкрита долоня, закрита долоня, стискання, обертання зап'ястка тощо. Лінійна дискримінантна аналіз залишається основним клінічним інструментом: він навчається протягом секунд на невеликій кількості даних, комфортно працює в реальному часі на вбудованому обладнанні з низьким енергоспоживанням і забезпечує корисну точність навіть за допомогою двох або восьми електродних каналів. Згорткові мережі на необробленому або спектrogram EMG можуть підвищити точність у лабораторії, але відчутний поріг для протеза, щоб здавався чутливим, становить час відправлення-приймання менше приблизно 300 мілісекунд, і цей жорсткий бюджет з низьким енергоспоживанням робить прості лінійні класифікатори справді конкурентоспроможними в клінічних пристроях.

Розпізнавання закономірностей проти безпосереднього керування

Старіші міоелектричні руки використовують безпосереднє керування: одна пара м’язів відкриває та закриває руку, а друга пара або свідома коантракція рухів перемикає на інший ступінь свободи, наприклад, обертання зап'ястя. Це просто і надійно, але обмежено одним рухом одночасно і вимагає від користувача усвідомленого перемикання режимів. Контроль розпізнавання закономірностей замість цього класифікує весь багатоканальний активаційний патерн одночасно, щоб одна пара електродів могла розрізняти безліч різних форм захоплення безпосередньо, не потребуючи окремого жесту перемикання режимів — як це працює з цілою рукою, за рахунок необхідності навчання класифікатора замість правила фіксованого підключення.

Що робить його надійним поза лабораторією

Два фактори пояснюють більшу частину розбіжностей між чистими лабораторними показниками та реалійною надійністю. Зміщення електродів: зняття та повторне встановлення рукавички зміщує електроди на кілька міліметрів, що впливає на те, які мотори домінують у записаному сигналі. Ефект положення кінцівки: гравітація та механічне навантаження змінюють закономірність активації м’язів для того, що користувач все ще вважає ідентичною жестом, коли рука переходить з позі сидячи до, скажімо, витягування над головою. Надійні системи навчаються на даних, зібраних протягом багатьох сесій та у різних положеннях кінцівок, використовують класифікатори, які адаптуються онлайн, або спираються на цільову реіннервацію м’язів – операцію, яка перенаправляє залишки нервів до нових місць м’язів, створюючи додаткові, більш розрізнені сигнали управління для людей з вищих рівнів ампутації.

Часті запитання

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Prosthetic Hand Control — EMG і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.