MindArm：机械化智能非侵入神经驱动假肢系统
人工智能
2025-01-28 v2 人机交互
机器人学
摘要
目前，手臂活动障碍者（以下简称“患者”）面临的技术解决方案有限，主要由于两个关键挑战：（1）非侵入式假肢设备通常价格过高且维护成本高昂；（2）侵入式解决方案需要高风险、高成本的脑部手术，可能带来健康风险。因此，当前的技术解决方案无法惠及所有不同经济背景的患者。为此，我们提出了一种低成本技术解决方案——MindArm，一种经济实惠的非侵入式神经驱动假肢系统。MindArm采用深度神经网络（DNN）将低成本表面脑电图（EEG）电极捕获的脑信号转换为假肢手臂运动。利用开放脑机接口和UDP网络进行信号处理，系统无缝控制手臂运动。在计算模块中，我们运行一个训练好的DNN模型来解释滤波后的微伏级脑信号，然后通过串行通信将其转换为假肢手臂动作。全功能原型的实验结果显示，在三种动作中具有高准确率：空闲/静止状态为91%，握手为85%，拿起杯子为84%。系统成本约为500-550美元，包括400美元的EEG头戴设备和100-150美元的电机、3D打印及组装费用，为意念控制假肢设备提供了一种经济实惠的替代方案。
引用
@article{arxiv.2403.19992,
title = {MindArm: Mechanized Intelligent Non-Invasive Neuro-Driven Prosthetic Arm System},
author = {Maha Nawaz and Abdul Basit and Muhammad Shafique},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.19992},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 22 figures, Paper accepted at ICARCV 2024, funded by CAIR