研究人员在假肢触觉传感器安装在假肢指尖。图片来源：Alex Dolce, Florida Atlantic University
每个指尖都有3000多个触觉感受器，主要对压力做出反应。人类在操纵物体时很大程度上依赖于指尖的感觉。缺乏这种感觉对上肢截肢者来说是一个巨大的挑战。虽然有一些高科技、灵巧的假肢，但它们都缺乏触摸。缺乏这种感觉反馈会导致假手无意中掉落或粉碎物体。
佛罗里达大西洋大学为了实现更自然的假手接口感觉(Florida Atlantic University, FAU)研究人员率先用液态金属将可拉伸的触觉传感器与假手指尖结合起来。该技术比传统传感器具有高导电性、顺应性、灵活性和延展性等优点。这种多层次的多指触觉集成可以为假手提供更高层次的智能。
四个假肢指尖集成了基于液态金属传感器的触觉信息
研究成果发表在《Sensors》在杂志上，研究人员使用假肢上的指尖来区分沿不同纹理表面滑动的不同速度。四种不同的纹理有一个可变参数：脊柱之间的距离(the distance between the ridges)。研究人员训练了四种机器学习算法来检测纹理和速度。对于这10个表面，每个表面都收集了20个测试来区分由四种不同纹理排列组成的10个不同复杂表面的能力。
结果表明，基于液态金属传感器的触觉信息集成在四个假肢指尖上，可以区分复杂多纹理的表面，显示出一种新的智能机器学习算法可以高精度区分每个手指的所有速度。
液态金属传感器模具的微加工
研究人员表示，这项新技术可以改善假肢手的控制，并提供触觉反馈，通常称为触觉体验，使截肢者重新连接以前切断的触觉。
机器人系统配置。i-limb 手连接到机械臂，LMS 指尖嵌入触觉传感器。LMS 通过放大板放大触觉传感器信号，并通过 ROS 环境记录在 MATLAB/Simulink 中
研究人员Erik Engeberg 博士表示，"人造手触觉传感器的研究取得了重大进展，但仍需进一步发展轻量化、低成本、坚固的多模态触觉传感器。在我们的研究中，每个指尖的触觉信息为更高层次的手部感知提供了基础，可以区分十个复杂多纹理的表面。仅仅使用单个指尖的局部信息是不可能的。"
显示四种不同的纹理尺寸和三种不同的滑动速度 CAD 模型
研究人员比较了四种不同机器学习算法的成功分类能力：K-最近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM)、随机森林 (RF) 和神经网络 (NN)。提取液态金属传感器的时频特征来训练和测试机器学习算法。
上图(a)展示了 对于 SVM、RF 和 NN 算法，所有四个手指用于区分不同滑动速度的平均分类精度 > 99%。图(b) 单个手指在特定纹理上滑动接触速度的分类精度 > 95%。
下图(a) 区分滑动接触速度不同的整体分类结果。(b) 每根手指在三种不同的滑动速度下检测正确纹理的分类精度。
研究发现，神经网络在使用单个手指的速度和纹理检测方面通常表现最好。同时，使用四个手指的四个液态金属传感器识别10个不同纹理表面的准确性达到99.2%。
研究人员Stella Batalama 医生说：对于失去上肢的人来说，想象其他上肢无缝自然地参与日常活动可能是一个很大的挑战，虽然假肢的发展对截肢者有益，可以让截肢者更好地执行日常工作，但这些假肢没有提供触觉和其他感官信息。他们不能让他们自然地控制假肢。有了这种新技术，我们离为截肢者提供更自然的假肢装置又近了一步，可以感知并对环境做出反应。”
参考
https://techxplore.com/news/2021-07-liquid-metal-sensors-ai-prosthetic.html
Moaed A. Abd et al, Hierarchical Tactile Sensation Integration from Prosthetic Fingertips Enables Multi-Texture Surface Recognition,Sensors(2021).DOI: 10.3390/s21134324
编译作者：Tina
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