Một loại găng tay thông minh có thể theo dõi chuyển động của ngón tay, bàn tay và cổ tay với độ chính xác chưa từng có đã được các nhà nghiên cứu tại Đại học British Columbia (UBC) của Canada phát triển. Công nghệ Texavie. Thiết bị có thể giặt được này được gắn các sợi cảm biến riêng lẻ phản ứng với những thay đổi nhỏ về độ giãn và áp suất của vật liệu. Các cảm biến truyền không dây thông tin này vào một thuật toán học máy để ước tính chuyển động ở quy mô nhỏ của bàn tay gần như ngay lập tức.

Ngoài việc thu thập động lực từ xa và cung cấp thông tin về cách tay tương tác với các vật thể cho robot và thực tế ảo, găng tay còn cung cấp một công cụ để đánh giá đột quỵ cũng như chuyển động tay và lực nắm của các bệnh nhân khác. Những đánh giá như vậy có thể giúp bệnh nhân nhận được phản hồi về những chuyển động họ cần tập trung vào để cải thiện chức năng vận động của tay.

Trong thiết kế mới, được tạo ra bởi Peyman Phục vụ và nhóm của ông, nhiều cảm biến sợi được chế tạo riêng được khâu vào lớp vải co giãn của găng tay tại các điểm nằm trên khớp ngón tay, đầu ngón tay, cổ tay và lòng bàn tay. Chuyển động ở các khớp hoặc áp lực do bàn tay tương tác với một vật thể sẽ tạo ra độ giãn trên vải. Các cảm biến có thể phát hiện độ giãn ở mức thấp tới 0.005% và cao tới 155% chiều dài ban đầu của chúng. Tất cả các cảm biến này, được liên kết thông qua các đầu nối co giãn với bảng xử lý không dây ở mặt sau của găng tay, đưa dữ liệu vào thuật toán ước tính các góc khớp với độ chính xác 1.4°. Đầu ra là hình ảnh 3D về hình dạng bàn tay, theo dõi chuyển động của người đeo găng tay một cách linh hoạt.

Dệt sợi tốt

Servati và các đồng nghiệp của ông đã phát triển loại sợi đặc biệt gọi là sợi cảm biến xoắn ốc, giúp cải thiện độ chính xác về hiệu suất của vật liệu được sử dụng trong cảm biến dệt có thể đeo được. Những sợi co giãn này bao gồm một lõi đàn hồi được bọc bằng sợi nano phủ kim loại ở dạng xoắn ốc. Một ma trận polyme và lớp vỏ đàn hồi liên kết cấu trúc với nhau, mang lại độ bền, dải động và độ bền kéo. Các chu trình kéo giãn/giảm áp suất bên ngoài làm thay đổi diện tích tiếp xúc của các sợi nano kim loại liên kết với nhau, dẫn đến thay đổi điện trở của chúng. Những sợi này được khâu giữa hai lớp nylon-polyester-Spandex để làm găng tay thông minh.

Bằng cách sử dụng hệ thống camera ghi lại chuyển động, các nhà nghiên cứu đã thu thập hơn 16 triệu khung hình chuyển động tay của XNUMX người tham gia với các kích cỡ bàn tay khác nhau. Họ đeo găng tay thông minh được đánh dấu bằng nhãn rõ ràng ở XNUMX điểm. Những người tham gia nắm lấy đồ vật, chuyển đổi giữa các cử chỉ và di chuyển ngón tay một cách ngẫu nhiên. Kiến trúc mạng thần kinh ánh xạ các hình ảnh nhìn thấy được tới dữ liệu cảm biến được thu thập đồng thời, dẫn đến mô hình học máy ước tính góc khớp bàn tay và thông tin xúc giác từ dữ liệu biến dạng được đo bằng sợi cảm biến.

“Việc nắm bắt các chuyển động khéo léo của bàn tay và ngón tay một cách chính xác là một nhiệm vụ rất khó khăn. Các hệ thống dựa trên máy ảnh hiện tại rất tốn kém và có vấn đề với tầm nhìn hạn chế,” Servati nói. Găng tay là thiết kế chính xác nhất trên thị trường để ước tính góc của ngón tay và cổ tay trong khi di chuyển với độ trễ tối thiểu. Nó phù hợp với độ chính xác của thiết bị máy ảnh tiêu chuẩn vàng.

Các đối tượng đeo găng tay cũng kiểm tra xem găng tay hoạt động như thế nào trong việc nắm bắt các chuyển động cụ thể liên quan đến công việc hàng ngày. Thiết bị có thể phát hiện các từ được “gõ” bằng chuyển động của nhiều ngón tay trên một bề mặt ngẫu nhiên với độ chính xác 98%; nó ước tính 100 cử chỉ tĩnh và động được phỏng theo Ngôn ngữ ký hiệu của Mỹ với độ chính xác 95%. Nó cũng phát hiện 34 vật thể – bao gồm cốc, ly, quả bóng chày và quả bóng tennis – từ hình dạng và lực nắm của bàn tay với độ chính xác 98%.

Rửa sạch, rửa sạch, lặp lại

Một công dụng của găng tay có thể là hỗ trợ đột quỵ và những bệnh nhân bị mất khả năng vận động một phần của bàn tay. Làm việc với các chuyên gia lâm sàng bao gồm Janice AnhServati và nhóm của ông, chuyên về phục hồi chức năng đột quỵ tại Khoa Y UBC, nhận thấy rằng nhiều bệnh nhân cần một cách chính xác để đánh giá chuyển động tay và lực nắm của họ. Thực hiện các đánh giá này từ xa và sửa đổi thói quen tập thể dục hoặc đánh giá sự tuân thủ cũng có thể giúp ích cho bệnh nhân mắc bệnh Parkinson và các vấn đề về vận động tay khác.

Servati cho biết: “Điều này rất khó thực hiện ngay cả trong phòng khám và không có gì có thể thực hiện được một cách chính xác và từ xa”.

Găng tay phủ cảm biến có thể tạo ra bàn tay giả tốt hơn

Các thiết bị đeo được rất hấp dẫn đối với các nhiệm vụ lâm sàng, nhưng nhiều thiết kế thiếu độ tin cậy, độ chính xác và khả năng giặt sạch cần thiết để sử dụng thực tế. Sau nhiều lần ngâm và khuấy trong nước và chất tẩy rửa, đồng thời trải qua nhiều chu kỳ giặt máy lặp đi lặp lại, găng tay của Servati có hiệu suất cảm biến thay đổi ít hơn 10%.

Servati cho biết: “Thật là thú vị khi phát triển công nghệ này ở dạng bền và có thể giặt được, có thể tạo ra bước nhảy vọt lớn trong tương tác giữa con người với máy tính và khả năng thể hiện chính xác sự tương tác với các vật thể mà không cần đến máy ảnh”.

Sundaram Subraman, một nhà nghiên cứu tại Trung tâm Thiết kế Sinh học của Đại học Boston, người không tham gia vào nghiên cứu, nói rằng việc nghiên cứu xem chức năng của những sợi này thay đổi như thế nào trong điều kiện sử dụng hàng ngày là “hướng đi đúng đắn cần tập trung” để tạo ra loại vải dệt đáng tin cậy mà mọi người có thể sử dụng nhiều lần. . Mặc dù việc ước lượng sai số định lượng của các góc khớp là những cân nhắc quan trọng đối với các ứng dụng y học tiềm năng, nhưng ông tin rằng những ứng dụng như vậy vẫn còn một chặng đường dài phía trước. Ông nói: “Thách thức chính, không phải duy nhất đối với công việc này, là xác định các cài đặt cụ thể nơi loại công nghệ này cực kỳ cần thiết”.

Công việc được mô tả trong Máy thông minh tự nhiên.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://physicsworld.com/a/smart-glove-tracks-hand-movements-with-unprecedented-accuracy/