Les capteurs de métaux liquides et l’IA pourraient aider les mains prothétiques à « ressentir »

Les capteurs de métaux liquides et l'IA pourraient aider les mains prothétiques à « ressentir »

Les chercheurs ont utilisé des doigts individuels équipés de capteurs tactiles extensibles avec du métal liquide sur une prothèse fixée à un bras robotique. Crédit : Alex Dolce, Florida Atlantic University

Chaque bout de doigt possède plus de 3 000 récepteurs tactiles, qui répondent largement à la pression. Les humains se fient beaucoup à la sensation du bout des doigts lorsqu’ils manipulent un objet. L’absence de cette sensation présente un défi unique pour les personnes amputées d’un membre supérieur. Bien qu’il existe plusieurs prothèses de haute technologie et adroites disponibles aujourd’hui, elles n’ont toutes pas la sensation de « toucher ». L’absence de cette rétroaction sensorielle entraîne la chute ou l’écrasement d’objets par inadvertance par une main prothétique.

Pour permettre une interface de main prothétique plus naturelle, les chercheurs du Collège d’ingénierie et d’informatique de la Florida Atlantic University et leurs collaborateurs sont les premiers à incorporer des capteurs tactiles extensibles utilisant du métal liquide sur le bout des doigts d’une main prothétique. Encapsulée dans des élastomères à base de silicone, cette technologie offre des avantages clés par rapport aux capteurs traditionnels, notamment une conductivité, une conformité, une flexibilité et une extensibilité élevées. Cette intégration hiérarchique de sensations tactiles multi-doigts pourrait fournir un niveau d’intelligence plus élevé pour les mains artificielles.

Pour l’étude, publiée dans la revue Capteurs, les chercheurs ont utilisé des doigts individuels sur la prothèse pour distinguer les différentes vitesses d’un mouvement de glissement le long de différentes surfaces texturées. Les quatre textures différentes avaient un paramètre variable : la distance entre les crêtes. Pour détecter les textures et les vitesses, les chercheurs ont formé quatre algorithmes d’apprentissage automatique. Pour chacune des dix surfaces, 20 essais ont été collectés pour tester la capacité des algorithmes d’apprentissage automatique à distinguer les dix surfaces complexes différentes composées de permutations générées aléatoirement de quatre textures différentes.






Crédit: Florida Atlantic University

Les résultats ont montré que l’intégration d’informations tactiles provenant de capteurs de métal liquide sur quatre doigts prothétiques distinguait simultanément des surfaces complexes à textures multiples, démontrant une nouvelle forme d’intelligence hiérarchique. Les algorithmes d’apprentissage automatique ont pu distinguer toutes les vitesses avec chaque doigt avec une grande précision. Cette nouvelle technologie pourrait améliorer le contrôle des mains prothétiques et fournir un retour haptique, plus communément appelé l’expérience du toucher, permettant aux amputés de reconnecter un sens du toucher précédemment coupé.

« Des recherches importantes ont été menées sur les capteurs tactiles pour les mains artificielles, mais il reste encore à faire des progrès dans les capteurs tactiles multimodaux légers, peu coûteux et robustes », a déclaré Erik Engeberg, Ph.D., auteur principal, professeur agrégé en le Département de génie océanique et mécanique et membre du FAU Stiles-Nicholson Brain Institute et du FAU Institute for Sensing and Embedded Network Systems Engineering (I-SENSE), qui a mené l’étude avec le premier auteur et le doctorat. étudiant Moaed A. Abd. « Les informations tactiles de tous les bouts des doigts individuels dans notre étude ont fourni la base d’un niveau de perception de la main plus élevé permettant la distinction entre dix surfaces complexes et multi-texturées qui n’auraient pas été possibles en utilisant des informations purement locales provenant d’un bout de doigt individuel. Nous Je pense que ces détails tactiles pourraient être utiles à l’avenir pour offrir une expérience plus réaliste aux utilisateurs de prothèses de main grâce à un affichage haptique avancé, qui pourrait enrichir l’interface amputé-prothèse et empêcher les amputés d’abandonner leur prothèse de main. »

Les chercheurs ont comparé quatre algorithmes d’apprentissage automatique différents pour leurs capacités de classification réussies : le voisin le plus proche (KNN), la machine à vecteurs de support (SVM), la forêt aléatoire (RF) et le réseau de neurones (NN). Les caractéristiques temps-fréquence des capteurs de métal liquide ont été extraites pour entraîner et tester les algorithmes d’apprentissage automatique. Le NN a généralement obtenu les meilleurs résultats en termes de vitesse et de détection de texture avec un seul doigt et avait une précision de 99,2 pour cent pour distinguer dix surfaces multi-texturées différentes à l’aide de quatre capteurs de métal liquide à quatre doigts simultanément.

« La perte d’un membre supérieur peut être un défi de taille pour une personne qui essaie de s’engager de manière transparente dans des activités régulières », a déclaré Stella Batalama, Ph.D., doyenne du Collège d’ingénierie et d’informatique. « Bien que les progrès des membres prothétiques aient été bénéfiques et permettent aux amputés de mieux accomplir leurs tâches quotidiennes, ils ne leur fournissent pas d’informations sensorielles telles que le toucher. Ils ne leur permettent pas non plus de contrôler le membre prothétique naturellement avec leur esprit. Avec cela dernière technologie de notre équipe de recherche, nous faisons un pas de plus vers la fourniture aux gens du monde entier d’un appareil prothétique plus naturel qui peut « sentir » et réagir à son environnement. »


Des chercheurs créent une peau tactile artificielle qui imite les processus de reconnaissance tactile humaine


Plus d’information:
Moaed A. Abd et al, L’intégration hiérarchique de la sensation tactile à partir du bout des doigts prothétique permet une reconnaissance de surface multitexture, Capteurs (2021). DOI : 10.3390/s21134324

Fourni par la Florida Atlantic University

Citation: Les capteurs de métaux liquides et l’IA pourraient aider les mains prothétiques à « ressentir » (2021, 14 juillet) récupéré le 14 juillet 2021 sur https://techxplore.com/news/2021-07-liquid-metal-sensors-ai-prosthetic.html

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