佛罗里达大西洋大学研究团队的最新技术，让我们离为世界各地的人们提供一种更人性的假肢装置又近了一步，这种假肢装置可以感知并对环境做出反应。研究人员在假手的指尖上使用了液态金属，将可拉伸的触觉传感器结合在一起。这种技术封装在有机硅弹性体中，与传统传感器相比具有关键优势，包括高导电性、顺应性、柔韧性和可拉伸性。
喜欢漫威系列的朋友们一定很清楚，有一个叫“无断手，不漫威”的梗。
断手梗可以追溯到《星球大战》中卢克被达斯维达用光剑砍去手臂，当然《复仇者联盟》中圈了一大波粉的冬兵也逃不过假肢安排。
超级英雄帅归帅，但小编要指出安排了假肢的巴基是不可能对着敌人一顿暴打的。这引出了一个问题，日常生活中我们的触感来源于哪里？假肢的触感怎么解决？
并不为大多数人所知的是，我们的指尖分布有 3,000 多个触摸感受器，它们在很大程度上对压力做出反应。
人类在操纵物体时非常依赖这种感觉。而缺乏指尖触感对上肢截肢者来说是一个巨大的挑战，比如巴基拿枪的时候就很可能把它捏碎。
虽然今天的假肢融合了众多高科技，以灵巧便捷著称，但它们都缺乏“触碰”的实感。
物体无意中的掉落或被假肢捏碎都来源于这种触觉的缺失。
为了实现假手触感，佛罗里达大西洋大学工程与计算机科学学院的研究人员及其合作者在假手的指尖上使用了液态金属，将可拉伸的触觉传感器结合在一起。
这种技术封装在有机硅弹性体中，与传统传感器相比具有关键优势，包括高导电性、顺应性、柔韧性和可拉伸性。分层的多指触觉集成让假肢智能更上一层楼。
研究人员在连接到机械臂的假肢上使用装有液态金属的可拉伸触觉传感器的单个指尖。
这项研究发表在杂志《Sensors》上，研究人员使用单个指尖来测试沿不同纹理表面滑动的不同速度。四种不同的纹理有一个可变参数：脊间的距离。而四种纹理随机排列组合构成了10种不同表面，研究人员在每一种表面上都进行了20次测试来检验纹理与速度间的关系。
测试结果表明来自四个假手指尖上的液态金属传感器展示了一种新的层次智能形式——它可以区分复杂的多纹理表面。机器学习算法能够以高精度辨别每个手指的速度。因而这项新技术能够改善对假肢的控制，并提供触觉反馈，提供触觉体验，让截肢者恢复“连接”的感觉。
副教授Erik Engeberg 博士说：“人工手的触觉传感器方面的研究已经有很大建树了，但轻型、低成本、坚固的多模态触觉传感器方面仍然需要推进。”
研究人员比较了四种不同机器学习算法的分类能力：K-nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), random forest (RF), and neural network (NN)。
研究人员通过提取液态金属传感器的时频特征来训练和测试机器学习算法。结果显示，神经网络（NN）通常在使用单个手指的速度和纹理检测方面表现最好。在四个手指同时使用四个液态金属传感器区分十个多纹理表面的测试中神经网络（NN）同样变现最佳，准确度为 99.2% 。
“对于试图不受影响地参与常规活动的个人来说，失去上肢可能是一项艰巨的挑战，”工程与计算机科学学院院长 Stella Batalama 博士说。“虽然假肢的发明是有益的，可以让截肢者更好地履行日常职责，但它们并没有为他们提供触觉体验。截肢者也无法用意念自然地控制假肢。”
佛罗里达大西洋大学研究团队的最新技术，让我们离为世界各地的人们提供一种更人性的假肢装置又近了一步，这种假肢装置可以感知并对环境做出反应。
更多详情请参见原文：
https://techxplore.com/news/2021-07-liquid-metal-sensors-ai-prosthetic.html
From: Techxplore; 编译：Shelly
Illustrastion by Marginalia from Ico ns8
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