Los científicos de EPFL están desarrollando nuevos enfoques para mejorar el control de las manos robóticas, en particular para los amputados, que combinan el control individual de los dedos y la automatización para mejorar el agarre y la manipulación. Esta prueba de concepto interdisciplinaria entre neuroingeniería y robótica se probó con éxito entres amputados y siete sujetos sanos. Los resultados se publican en la edición de hoy de Inteligencia de la máquina de la naturaleza .
La tecnología combina dos conceptos de dos campos diferentes. La implementación de ambos juntos nunca se había hecho antes para el control manual robótico, y contribuye al campo emergente de control compartido en neuroprotésica.
Un concepto, de la neuroingeniería, implica descifrar el movimiento intencionado del dedo de la actividad muscular en el muñón del amputado para el control individual del dedo de la mano protésica que nunca antes se había hecho. El otro, desde la robótica, permite que la mano robótica ayude a agarrarobjetos y mantener contacto con ellos para un agarre robusto.
"Cuando sostienes un objeto en la mano y comienza a resbalar, solo tienes un par de milisegundos para reaccionar", explica Aude Billard, quien dirige el Laboratorio de Algoritmos y Sistemas de Aprendizaje de EPFL. "La mano robótica tiene la capacidad de reaccionardentro de 400 milisegundos. Equipado con sensores de presión a lo largo de los dedos, puede reaccionar y estabilizar el objeto antes de que el cerebro pueda percibir que el objeto se está deslizando ".
Cómo funciona el control compartido
El algoritmo primero aprende cómo decodificar la intención del usuario y lo traduce al movimiento de los dedos de la mano protésica. El amputado debe realizar una serie de movimientos de la mano para entrenar el algoritmo que utiliza el aprendizaje automático. Los sensores colocados en el muñón del amputado detectan los músculosactividad, y el algoritmo aprende qué movimientos de la mano corresponden a qué patrones de actividad muscular. Una vez que se comprenden los movimientos de los dedos previstos por el usuario, esta información se puede utilizar para controlar los dedos individuales de la mano protésica.
"Debido a que las señales musculares pueden ser ruidosas, necesitamos un algoritmo de aprendizaje automático que extraiga la actividad significativa de esos músculos y los interprete en movimientos", dice Katie Zhuang, primer autor de la publicación.
Luego, los científicos diseñaron el algoritmo para que la automatización robótica se active cuando el usuario intenta agarrar un objeto. El algoritmo le dice a la mano protésica que cierre los dedos cuando un objeto está en contacto con sensores en la superficie de la mano protésica.Este agarre automático es una adaptación de un estudio anterior para brazos robóticos diseñados para deducir la forma de los objetos y agarrarlos basándose solo en información táctil, sin la ayuda de señales visuales.
Quedan muchos desafíos para diseñar el algoritmo antes de que pueda implementarse en una mano protésica disponible comercialmente para amputados. Por ahora, el algoritmo aún se está probando en un robot provisto por un tercero.
"Nuestro enfoque compartido para controlar las manos robóticas podría usarse en varias aplicaciones neuroprotésicas como las prótesis de mano biónicas y las interfaces cerebro-máquina, aumentando el impacto clínico y la usabilidad de estos dispositivos", Silvestro Micera, Presidente de la Fundación Bertarelli de EPFL en TraducciónNeuroingeniería y profesor de bioelectrónica en Scuola Superiore Sant'Anna.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Escuela Politécnica Federal de Lausana . Original escrito por Hillary Santuary. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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