给机械手安上一只眼 解决假肢“瞎抓”难题

工程师们常被抱怨设计出来的东西不能真正满足用户的需求，但是一个设计的改良需要一个循序渐进的过程，其实工程师也想要贴心，也想越来越懂你。不然为什么要给这个机械手装上眼睛？

不要小看这个眼睛的作用，在长眼睛之前，机器手需要你告诉它每样东西都该怎么抓，否则它就胡乱抓。想象一下你闭着眼睛找东西的样子，大概就是这样。

机器手是本来就有的，摄像头和图像识别技术也是本来就有的，但是把这三样已知技术结合在一起，就解决了假肢“瞎抓”的问题。这是英国纽卡斯尔大学生物医学研究人员想出来的主意：把一个可以进行图像识别的摄像头搭在一个假肢原型上。

这不是一个抓人眼球的机械手，这是一个拥有自己眼球的机械手。

使用已经开发好的计算机视觉技术，研究人员通过深度学习训练这个摄像头识别500个物体。比如当使用者想要拿起一个杯子，不需要自己向假肢输入任何信号，在你把手伸向杯子的过程中，假肢的摄像头会对眼前的物体拍照，后台识别，然后根据深度学习训练的结果判断这个物体应该怎么抓，然后把手型调整到相应的抓握形状（比如拿起一支笔需要夹持的动作，拿起一杯水需要握住杯柄垂直移动），最后一步根据用户的肌电信号确认抓地力。

纽卡斯尔大学生物医学讲师KianoushNazarpour博士说，“使用计算机视觉，我们开发出一种能够自动响应的仿生手，实际上就像一只真正的手，用户可以快速的使用正确方法去拿一杯水或者一块饼干。

“这个系统的优势在于它更灵活，能够拾取新鲜的物体。这是至关重要的，因为在日常生活中，人们需要毫不费力地拿起他们从未见过的各种物品。”

目前已有的假肢，通常需要使用者用各种方式传达一些信号才能做出相应的动作反馈，也就是不管通过什么方式，你需要告诉你的假肢你要拿什么。

比如在肩部或者断肢位置接入电极阵列用来读取肌肉活动，在感知皮层植入电极阵列用于感知用户的想法，随后通过传感器发出手势信号，告诉假肢该怎么行动。这种把测量神经信号的传感器植入肌肉内部应该是目前较先进、昂贵的假肢了。