Sensor-Based Exoskeletal Mirroring System

当中风或严重的损伤损害了控制手的神经时，其结果往往是精细运动能力的丧失。手臂可能仍能移动，但手指失去了将自身塑造成抓握物体形状的能力，使得像拿起一个杯子这样简单的任务也变成了不可能完成的挣扎。对于数百万生活在这种状况下的人来说，标准的康复路径涉及重复性的治疗，即他们一遍又一遍地练习移动受损的手。然而，近年来一种不同的方法受到了关注：双侧镜像疗法（bilateral mirroring）。这一概念依赖于大脑模仿动作的自然倾向。如果一个人移动健康的另一只手，大脑通常会向受损的一侧发送类似的信号。通过捕捉健康手的精确动作并机械地强制受损手跟随，治疗师希望以此重新训练大脑并恢复功能。挑战始终在于制造一种既足够轻便以便佩戴，又足够强力以移动僵硬的手，且足够智能以模仿每个手指关节复杂的独立弯曲，同时又不会增加用户负担的设备。

两位高中研究员，维什努·伊延加尔（Vishnu Iyengar）和里奥·西塔拉曼（Leo Sitaraman），开发出了一个通过将传感与驱动分离来解决这些问题的原型系统。他们的系统由两个主要部分组成：一只戴在健康手上的手套，以及一个戴在受损手上的轻量化外骨骼。手套配备了小型传感器，用于测量用户移动时手指关节的角度。研究人员并没有尝试通过连接在手指上的电机来复制动作（这会使手部显得笨重且不舒适），而是将所有的电机都安置在了前臂上。细长的缆绳从这些前臂电机出发，穿过手腕，一直延伸到手指，从而将手指拉动到正确的姿势。这种设计让手部本身免于沉重机械的束身，从而在日常使用中提供了更自然的感觉和更好的舒适度。

他们工作的核心创新在于如何控制手指。大多数现有设备将手指视为一个整体，一次性弯曲整个手指。但人类的手指更为复杂；它们在与手掌连接处有一个指节，还有一个可以独立弯曲的中节。为了真正模拟真实的手，设备需要分别控制这两个关节。研究人员通过一种巧妙的缆绳系统实现了这一点。对于每一根手指，都有两根独立的缆接收来自前臂电机的动力。通过拉动其中一根缆绳，系统可以弯曲手指的指根关节（knuckle）；通过拉动另一根，或者在拉动一根的同时释放另一根，系统可以独立地弯曲中节。这使得设备能够创造出复杂的形状，例如从书架上取书所需的特定抓握动作，如果强行让关节同步运动，这种动作是很难实现的。

为了使该系统正常工作，研究人员必须解决几个工程难题。手套需要足够精确以捕捉细微的动作。他们通过将传感器读数与手指前后移动的实际位置进行对比来测试它。传感器能够追踪手指的角度，平均误差仅为一度多一点，这非常精准。然而，为了使数据平滑且没有抖动，他们必须应用一种数字滤波器来对读数进行平均处理。这引入了大约 312 毫秒的延迟（或滞后），即在健康手移动与记录该动作之间存在的时间差。虽然这种延迟是可以察觉到的，但它足够短，使得系统仍能在许多任务中实现实时运行。

外骨骼侧的系统也面临着自身的障碍。研究人员发现，仅仅靠拉动缆绳不足以驱动一只僵硬、瘫痪的手并产生必要的力度。设计的早期版本使用橡皮筋来帮助手指回到张开的位置，但这些橡皮筋会与电机对抗，浪费能量并降低运动强度。他们最终用第二组反向拉动的缆绳取代了橡皮筋。这一改变使设备的施力能力增加了三倍以上，使其能够以约每根手指 1.2 牛顿的最大力值对抗阻力。尽管有了这些改进，设备仍无法完美匹配指令动作。当研究人员要求设备将手指弯曲至 90 度时，它通常只能达到约 50 到 59 度。这种局限性是由设备的物理结构以及缆绳的轻微拉伸造成的，这阻碍了全范围运动的实现。

研究人员还作为一个完整的单元测试了该系统，即一手戴手套，另一手戴外骨骼。他们发现，该设备可以成功地镜像各种手部姿势，从放松的张开手到紧握的拳头。受损手的运动通常会跟随健康手，尽管它始终滞后于后者零点几秒。当他们测量两只手的角度匹配程度时，某些关节的关联性很强，但其他关节则较弱，尤其是无名指的中节。这表明，虽然系统有效，但在缆绳布线方式以及设备如何适应不同用户的独特解剖结构方面，仍有改进空间。

该设计最实用的功能之一是一个简单的开关，允许用户暂停镜像功能。在许多日常活动中，例如打开瓶盖，一只手需要稳住物体，而另一只手进行旋转。如果设备始终处于镜像状态，受损的手会试图模仿旋转动作，从而使任务无法完成。通过拨动开关，用户可以将受损的手锁定在特定位置，保持不动，然后利用健康的另一只手完成任务的另一部分。这种实现双手脱钩的能力对于使设备在现实场景中（而非仅仅在治疗诊所中）具有实用价值至关重要。

该项目证明了构建一种既能测量并移动两个不同手指关节，又能将所有沉重机械件移出手部的可穿戴机器人的可行性。研究人员证明了对手指关节进行独立控制是可行的，并且系统能够产生足以投入使用的力量。然而，他们也承认目前的原型机尚不完美。由平滑滤波器引起的延迟比理想情况要长，且设备目前还无法让手指完成其完整的自然运动范围。未来的版本需要寻找在不增加体积的情况下，减少这种延迟并增加运动强度的方法。就目前而言，这项工作是一个重要的进步，它表明一种低成本、舒适的设备在未来有望帮助人们重新获得失去的精细手部控制能力。