基於感測器的 AI 輔助義肢：提升仿生手控制精準度與易用性
隨著腦機介面、肌電感測與深度學習技術的快速發展，傳統義肢的「感覺」與「動作」已不再是單一硬體的挑戰，而是跨領域算法與感測融合的複合體。本文聚焦於感測器驅動的 AI 輔助義肢，探討其如何在減輕使用者思維負擔的同時，提升抓握精準度、穩定性與日常易用性。
一、感測器在仿生手中的核心角色
傳統商用仿生手大多依賴機械關節與電動馬達驅動，缺乏對「觸覺」的直接感知。最新研究在指尖安裝定制化模組，結合壓力感測與光學接近傳感器，能捕捉到微小重量（如棉球）落下的訊號，仿佛人手能感知「無重量」物品 (中國科技網)。此外，肌電神經傳感器陣列可即時讀取使用者肌肉電位，提供動作意圖的原始數據 (OYMotion)。這兩類感測器的共存為 AI 模型提供了豐富的輸入來源。
二、AI 與人機共享的控制策略
「人—機共享」模式將使用者的抓取/放鬆意圖作為高層指令，AI 系統負責細節調整。研究團隊利用感測器資料訓練人工神經網路，使每根手指能自動調整力度與位置，與物體形成最合適的抓握。由於每根手指獨立感知，AI 可實現多指同時協調，達到自然且穩定的抓握 (中國科技網)。此策略有效降低使用者的操作負擔，實驗顯示參與者在抓握任務中的穩定性及精準度提升，且主觀負擔顯著下降 (中國科技網)。
三、實際應用與日常場景
OHand 智能仿生手以肌電與 AI 結合，使用者只需意念即可控制五指完成寫字、握杯、握筆等日常動作 (OYMotion)。BrainCo 智能仿生手則在 2022 年北京冬季殘奧會亮相，透過八通道肌電感測與深度學習演算法，實現瞬間反應（0.8 s）與細微物體抓握（0.1 mm 精度） (BrainCo)。兩者皆證明，感測器與 AI 的結合能在短時間內提升義肢使用者的自信與生活品質。
四、技術實現要點
- 感測器選型：壓力感測元件（如 FlexiForce）與光學接近感測器（IR）相結合；肌電傳感器採用無創貼片，支持多通道同時采集。
- 資料融合：透過 Kalman 濾波或深度神經網路將多源感測資料轉化為姿態、力矩等控制變數。
- 人機共享框架：使用者意圖作為高層輸入，AI 端採用強化學習或遷移學習模型，實時調整指尖力量與速度。
- 低延遲傳輸：採用藍牙 Low Energy 或藍牙 Mesh，確保從感測到執行的延遲低於 50 ms，避免使用者感知抖動。
五、未來展望
隨著 5G 與邊緣計算的普及，未來義肢可將 AI 模型部署於本地處理器，進一步降低延遲並增強隱私保護。結合自適應學習，義肢可在日常使用中自動調整控制策略，實現「自我優化」的仿生手。
參考資料與原文來源
- 中國科技網：AI助仿生手“不费脑”完成自然抓握 (https://www.stdaily.com/web/gdxw/2025-12/09/content_444669.html)
- 新华社：AI助仿生手“不费脑”完成自然抓握 (http://www.news.cn/tech/20251210/b33ff94ff90744ff843990b821e3b19a/c.html)
- OYMotion：黑科技来了| 这只科技之“手”，让他们重“掌”人生 (http://www.oymotion.com/news8/303)
- BrainCo：BrainCo 強腦科技介紹手冊 2506（PDF） (https://www.worldrobotconference.com/profile/robot/download/2025/07/21/20250721112107000522_20250721112107A113.pdf)
🧠本文由 DreamJ AI 技術新聞生成系統 自動撰寫並進行語意優化，僅供技術研究與教學使用。
請以原廠公告、CVE 官方資料與安全建議為最終依據。
發佈留言