意念控制机械臂国外新研究与其中的传感器技术应用
国内外很多实验室都在研究智能假肢，在某些技术上达到了相当水平。近日，美国卡内基梅隆大学的贺斌教授及其研究团队和明尼苏达大学合作，成功研发出史上第一款非侵入式意念控制机械臂。这项突破性的技术，被刊登在国际顶尖学术期刊《科学》旗下的Science Robotics（机器人技术）中。
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非入侵式意念控制机械手臂，是采用一种可与大脑无创连接的脑机技术，可直接从人的头皮上获取神经信号，不需手术植入芯片。它能够根据大脑中的想象运动来控制机械臂，追踪随时移动的光标。
据了解，目前这项技术已经在68名身体健全的人类受试者中进行了测试，已成功实现了普通人对虚拟设备和机器臂的控制。他们无需使用实际的肢体动作，只需用“脑力”就可以操作机器完成动作，比如打开智能电视、操作无人机、移动鼠标打字，甚至是发声交流。
研究人员称，这项技术将会帮助更多的瘫痪人员和运动障碍患者提高生活质量。在未来，该技术可能会像手机一样普及，让每个人都拥有能够用意念控制物体的超能力。
其实，人类从上世纪90年代就开始研究如何用意念远程操控外物，相关的新闻报道也十分多见。对于机械臂而言，举起重物、抓取物品等行为早已如同探囊取物，但高精度、灵敏的运动规划依然困难重重。
有专家指出，用非侵入式脑机接口控制的机械臂一直以不稳定、不连续的方式跟随电脑上光标的移动，看起来就好像屏幕卡顿了一样，延迟问题非常明显。
脑机接口主要分为侵入式、部分侵入式和非侵入式三种类型。侵入式需要往大脑里植入神经芯片、传感器等外来设备；部分侵入式一般植入到颅腔内、灰质外；而非侵入式通常是通过脑电帽接触头皮的方式，间接获取大脑皮层神经信号。
非侵入式脑机接口使用的是外部传感器，价格相对低廉且更方便人们佩戴，但因为不是直接接触，它接收到的信号会有更多的噪音，导致它记录到的信号分辨率和控制精度很难达到侵入式那么高。
不过，本次《机器人技术》刊载的这项成果却有望突破以往存在的掣肘，取得关键性进展。据研究人员介绍，这种无创脑机接口技术采用脑电图记录大脑深处的信号，并利用脑电图源成像技术和机器学习技术提高了以往对机器臂的高分辨率控制。
相比其他无创的脑机接口技术，在二维平面控制光标移动的传统任务中，这种新技术的机器学习能力提高了近60%。而在另一个更接近现实使用的情境中，也就是由用户采用运动想象来连续追逐随机移动的光标，这个任务的学习成绩提高了5倍以上。
业内人士认为，这项技术不仅可以帮助众多瘫痪患者和运动障碍患者提升生活质量，而且由于该项技术不需要在头上手术植入电极和芯片，而是直接从人的头皮上获取神经信号，因此更有可能应用到生活场景，给人类生活带来颠覆性的体验。
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Mark
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