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Updated: Jun 30, 2026

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Published on: August 14, 2017
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生物混合机器人手用于调查触觉编码和传感机动一体化
Craig Ades1, Moaed A Abd1, Douglas T Hutchinson2
1Department of Ocean and Mechanical Engineering, Florida Atlantic University, Boca Raton, FL 33431, USA.
Biomimetics (Basel, Switzerland)
|February 23, 2024
概括
这项研究介绍了一种生物混合机器人手,该手将生物神经网络 (BNN) 与人工触觉感应相结合. 该平台表明,BNN可以处理触觉反以改善传感运动控制,从而推进神经接口研究.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 生物工程是生物工程.
背景情况:
- 在脊髓损伤或截肢后,感觉和运动控制的不完全恢复仍然是一个挑战.
- 目前的侵入性神经接口在恢复完全功能方面存在局限性.
研究的目的:
- 探索一种新的生物混合机器人手的可行性,用于研究触觉感觉和感官运动集成.
- 利用生物神经网络 (BNN) 和人工手开发一个临床前研究平台.
主要方法:
- 在微电极阵列 (MEA) 中培养的BNN与人工手相结合.
- 解码神经活动以控制机器人手,并将触觉感觉编码为机械受体模式 (RA/SA) 以进行BNN刺激.
- 利用卷积神经网络 (CNN) 与转移学习来分类神经活动.
主要成果:
- 基于不同的触觉编码方法 (RA与SA) 在BNNs中展示了功能专业化.
- 在使用有触觉反的CNN来区分RA和SA编码方法时,获得了97.84%的准确性.
- 展示了生物混合手的独特机器人行为,与不同的触觉反类型相对应.
结论:
- BNN对触觉编码敏感,将机器人的感觉与人工手的运动控制相结合.
- 这种生物混合平台为研究神经接口提供了一个有前途的途径,可以降低人类风险.
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