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多目的バイオニックハンドは現在、人間の手の内因性の動きとグリップパターンを再現できるようになりましたが、切断者は既存の制御戦略に不満を抱いています。より器用で直感的な制御に対する1つのアプローチは、複雑なタスクで人間を相乗的に助けることができる半自律的なバイオニックハンドを作成することです。そのために、マルチモーダルの指先センサーを使用して最小限の力で近くのオブジェクトを自動的に検出および把握できるバイオニックハンドを開発しました。指定されたしきい値の上に圧力をかけることなく、参加者がオブジェクトを障壁の上に移動する必要がある脆弱なオブジェクトタスクを使用してパフォーマンスを評価しました。参加者は、3つの条件下でタスクを完了しました。1）ネイティブハンドで、2）表面筋電図制御を使用してバイオニックハンドを使用し、3）半自律的なバイオニックハンドを使用します。半自律的な手は、この器用なタスクを非常に完了することができ、より伝統的な表面電子撮影コントローラーを大幅に上回ることができることを示しています。さらに、半自律的なバイオニックハンドがユーザーのグリップ精度を大幅に増加させ、ユーザーの知覚されたタスクワークロードを削減することを示します。この作業は、より器用で直感的なバイオニックハンドへの重要なステップを構成し、インテリジェントなバイオニックシステムの共有ヒューマンマシン制御に関する将来の作業の基盤として機能します。
多目的バイオニックハンドは現在、人間の手の内因性の動きとグリップパターンを再現できるようになりましたが、切断者は既存の制御戦略に不満を抱いています。より器用で直感的な制御に対する1つのアプローチは、複雑なタスクで人間を相乗的に助けることができる半自律的なバイオニックハンドを作成することです。そのために、マルチモーダルの指先センサーを使用して最小限の力で近くのオブジェクトを自動的に検出および把握できるバイオニックハンドを開発しました。指定されたしきい値の上に圧力をかけることなく、参加者がオブジェクトを障壁の上に移動する必要がある脆弱なオブジェクトタスクを使用してパフォーマンスを評価しました。参加者は、3つの条件下でタスクを完了しました。1）ネイティブハンドで、2）表面筋電図制御を使用してバイオニックハンドを使用し、3）半自律的なバイオニックハンドを使用します。半自律的な手は、この器用なタスクを非常に完了することができ、より伝統的な表面電子撮影コントローラーを大幅に上回ることができることを示しています。さらに、半自律的なバイオニックハンドがユーザーのグリップ精度を大幅に増加させ、ユーザーの知覚されたタスクワークロードを削減することを示します。この作業は、より器用で直感的なバイオニックハンドへの重要なステップを構成し、インテリジェントなバイオニックシステムの共有ヒューマンマシン制御に関する将来の作業の基盤として機能します。
Multiarticulate bionic hands are now capable of recreating the endogenous movements and grip patterns of the human hand, yet amputees continue to be dissatisfied with existing control strategies. One approach towards more dexterous and intuitive control is to create a semi-autonomous bionic hand that can synergistically aid a human with complex tasks. To that end, we have developed a bionic hand that can automatically detect and grasp nearby objects with minimal force using multi-modal fingertip sensors. We evaluated performance using a fragile-object task in which participants must move an object over a barrier without applying pressure above specified thresholds. Participants completed the task under three conditions: 1) with their native hand, 2) with the bionic hand using surface electromyography control, and 3) using the semi-autonomous bionic hand. We show that the semi-autonomous hand is extremely capable of completing this dexterous task and significantly outperforms a more traditional surface-electromyography controller. Furthermore, we show that the semi-autonomous bionic hand significantly increased users' grip precision and reduced users' perceived task workload. This work constitutes an important step towards more dexterous and intuitive bionic hands and serves as a foundation for future work on shared human-machine control for intelligent bionic systems.
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