Исследователи из Калифорнийского университета разработали повязку на предплечье из тонкой пленки с чипом, которая по 64 точками на руке способна распознать 21 жест, в том числе кулак, числа и поднятый вверх большой палец.
Устройство работает на основе электромиографии и достигает точности 93 процента, сообщают ученые в статье, опубликованной в журнале Nature Electronics.
Повязка для управления рук распознает 21 жест.
Как можно распознавать жесты?
Последние достижения в области гибкой электроники позволили изготавливать носимые датчики, которые могут механически сгибаться и соответствовать неподвижным и динамичным поверхностям человеческого тела. И параллельно инженеры также используют так называемые гибридные системы, сочетающие гибкие датчики с жесткими вычислительными компонентами.
Такие системы полезны для приложений, требующих локальной обработки физиологических сигналов в реальном времени. Устройства контролируют мышечную активность на основе поверхностной электромиографии с помощью электродов, размещенных на поверхности кожи. Для классификации жестов разработчики обычно используют модели машинного обучения.
Однако большинство устройств с локальной обработкой не могут предложить обучение и обновление модели непосредственно во время использования, что приводит к ошибкам и ложного срабатывания датчиков. Такие системы не смогут адаптироваться, например, к изменениям сигналов от потоотделения, утомление, изменения силы мышечного сокращения или смещения электродов из-за изменений положения конечностей и тела или просто надевания устройства.
Что предлагают инженеры?
Инженеры разработали портативную биосенсорную систему для поверхностной электромиографии на основе трафаретной печати матрицы электродов, которая способна подстраиваться под новые условия, обучаясь непосредственно в процессе ее использования.
Ученые соединили мягкие датчики измерения, обработки и телеметрии и жесткие кремниевые интегральные схемы на гибкой подложке из полиэтилентерефталата (ПЭТ). ПЭТ является очень гибким материалом, который легко адаптируется к сложной трехмерной формы мышц предплечья во время сокращений и расслаблений.
Электродная решетка имеет 64 ведущих каналы и использует маломощную специализированную интегральную схему (ASIC) для сбора данных электромиографии. Она записывает и оцифровывает сигналы с нескольких каналов, близких к электродам, уменьшая необходимость в громоздких кабельных соединениях между электродами и схемами преобразования сигнала.
Как работает устройство?
Инженеры разработали нарукавную повязку из тонкой пленки с компьютерным чипом, которая вращается вокруг предплечья пользователя. Электрические датчики обнаруживают нервные сигналы в 64 точках руки, а алгоритм на основе искусственного интеллекта, изучает их в соответствии с шаблонов жестов. Когда пользователь делает один из известных алгоритма жестов или планирует его сделать, система может определить, что это за жест, сопоставляя полученный нервный сигнал с тем, который она уже имеет в своей библиотеке.
Система может классифицировать 13 жестов руками с точностью почти 98 процентов для двух разных людей при предыдущем обучении в условиях одного испытания на жест. Такая же высокая точность, 93 процента, сохраняется и при расширении до 21 жеста. После обновлений точность увеличивается на 9,5 процента без дополнительных вычислений на внешнем устройстве. Так повязка может распознать кулак, большой палец вверх, плоскую руку, поднятие отдельных пальцев и подсчет пальцами чисел.
Все функции системы, в том числе сбор данных и обучение, объединены в компактное устройство, которое не требует внешних вычислений.
Ученые предполагают, что их устройство можно будет использовать не только для дистанционного управления гаджетами и виртуальной реальности, но и для протезов на частях рук.
