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機器人+腦機接口+VR+經皮脊髓電刺激的下肢康復新方法

來源:CAAI認知系統與信息處理專委會      編輯:創澤      時間:2023/9/11      主題:其他   [加盟]

Skoltech的研究人員設計了一種新的方法,用于受傷或中風后的腿部康復,該方法使用腦-機接口,并通過皮膚對脊柱進行電刺激。該方案結合了虛擬現實技術,通過重新建立運動和意圖之間的聯系,癱瘓患者能夠重新控制下肢并掌握自然運動。

1 研究背景

全世界數百萬人因脊髓損傷和中風而出現感覺、運動或認知功能障礙。神經系統的恢復有許多限制,使大多數傳統的醫療方法無效。神經接口和神經刺激技術等新的神經技術可能會徹底改變神經疾病的康復程序。該研究提出了一種新的方法來康復由中風或脊髓損傷引起的下肢損傷,并且開發了一個帶有BCI系統和獨特機器人助手的虛擬環境。研究人員通過臨床試驗展示康復方法的工作原型。

2 研究內容

研究方案:

中風后的患者,以及在某種程度上經歷過脊髓創傷的患者經常需要進行康復訓練,試圖重新連接大腦中移動患肢的意圖和實際的肌肉運動。該研究團隊設計了一個集以下所有功能于一身的訓練系統:一個虛擬現實耳機,它能促使患者朝著虛擬目標發起腿部運動,并產生獨立運動的錯覺;一個神經接口,它能記錄患者的運動意圖;一個機器人,由于我們自己的軟件,它能以自然的方式移動腿部和脊髓的經皮電刺激,粗略地說,這會放大來自大腦的信號。

1、腦機接口:神經接口是連接到神經系統、讀取和解碼其活動并向外部輔助設備輸出信號的設備,如外骨骼和假肢,在癱瘓時恢復活動能力。大腦的可塑性在神經再生中起著關鍵作用。神經接口可用于協調與嘗試啟動自主運動相關的神經元活動和由輔助設備工作產生的傳入信號。研究人員設計了一個虛擬環境,要求人們預測癱瘓腿在目標瓷磚方向上的運動。腦電圖(EEG)在醫用級NVX-36放大器中注冊。BCI采用P300范式。

2、機器人輔助治療:下肢損傷的標準康復方案依賴于醫生進行的物理治療練習。這種方法不允許BCI和腿部運動同步。研究人員開發了一種特殊的機器人,可以模仿自然行走模式移動患者的腿。KUKA LBR iiwa 14 R820(KUKA LBR-iiwa)機器人手臂使用KUKA的Sunrise Workbench平臺及其Java API編程。該機器與人-機器人協作兼容,可以安全地用于人類康復過程。KUKA LBR iiwa有七個軸,每個關節都配有扭矩傳感器和位置傳感器。除了機器人手臂的位置控制之外,傳感器數據還允許阻抗控制。高精度的傳感器數據和高達1kHz的更新頻率使機器人能夠對處理力做出快速反應,并使其適合與人類交互。

3、經皮脊髓電刺激:經皮脊髓電刺激已在許多先前的研究中顯示出較好的治療結果。tSCS是通過將電極定位在椎骨T11-T12的棘突之間、陽極(位于髂骨頂部上方)、頻率為30 Hz的雙極或單極脈沖(以5 Hz的頻率調制)來執行的。該刺激與機器人助手進行的腿的運動同步施加。

訓練程序:康復訓練期間,患者躺在床上,癱瘓的腿被放在KUKA LBR iiwa的支架上。患者使用虛擬現實耳機,并在虛擬現實中進行跨步練習。腦電正在被記錄和解碼以用于BCI應用。在虛擬現實中患者觀察到自己站在一塊有六塊不同瓷磚的地板前,要求患者踩其中一個。為了進行運動,指導患者將注意力集中在所需的瓷磚上并想象運動。一旦BCI檢測到患者的意圖,機器人就會啟動運動程序。在虛擬現實中,患者在沒有機器人輔助的情況下觀察他的腿在移動,此時應用tSCS,同步啟動與自主運動相關的神經元活動和輔助設備工作產生的傳入信號。

4 研究結論

本研究提出了一種新的下肢康復訓練方法,開發了一種由BCI控制、促進癱瘓腿運動的機器人輔助器具。該系統能夠同步與啟動自主運動的嘗試相關聯的神經元活動和由輔助裝置的動作產生的傳入信號。為了在這種鍛煉期間支持神經康復,應用經皮脊髓電刺激。多種技術的結合有望成為恢復中風或脊髓損傷導致的下肢損傷的有效方法。


我國機器人產業場景拓展,“機器人+”應用不斷延伸

中國機器人產業發展邁上新臺階,中國已成為全球機器人最大的應用市場,2022年我國服務機器人產量達645.8萬臺,近些年服務機器人發展較快

人形機器人提供算力支撐:FSD芯片與DojoD1芯片

第一代FSD芯片單個算力72tops,CPU做控制,GPU做圖像處理,NPU為神經處理單元,完全適用于人形機器人;D1芯片32位浮點計算的最大性能達到22.6TFLOPs

仿真學習:不斷訓練算法,提升機器人能力

大模型提升仿真學習能力,可大幅提升算法訓練效率,縮短算法與硬件調整時間,極大提高訓練效率,可加快軟件更新迭代

智能服務機器人手部抓取,算法要求極高

確保整個機器人系統工作萬無一失,要求其手爪結構和控制系統要簡單化;使得手爪具備適應各種被抓物體形狀的能力;提高手爪決策的準確性

人形整機平衡與行走步態是基本

軟件層面看通過傳感器獲取機器人的狀態信息,從而控制關節運動實現平衡;合理地規劃踝關節和髖關節,以保持動態行走時重心的穩定

人形機器人行為規劃難度遠高于自動駕駛

人形機器人需完成人類 各種動作,動作連續復雜,需頻繁的物理交互且操作因果性多,算法難度遠高于自動駕駛,來控制機器人身體做出動作規劃 并下發指令

人形機器人是頭部科技公司的競爭

人形機器人進入門檻高,科技巨頭擁有研發實力及軟件基礎,在視覺感知,算法,虛擬仿真等軟件方面領先優勢明顯,且與原有業務協同效應明顯

軟件決定人形機器人高度,算法需與硬件匹配

人形機器人本質是AI系統落地物理世界的最佳載體,但更核心問題在于是算法對運動能力的控制,包括本體平衡,行走的步態,部抓取等規劃與控制

人形機器人空間測算:25年起步,30年開始爆發

預測全球25年人形機器人初步商業化,銷量3萬臺左右,30年這些領域就滲透率1.5-2%對應存量需求230萬臺,新增需求100萬臺+,2035年銷量有望突破1000萬臺

人形機器人商業化:細分領域突破到通用型,tob到toc

為人形機器人的成熟也是漸進式,可在細分市場的率先商業化,后逐步成熟轉為通用型機器人 ,由tob轉為toc,進入家政等市場,做人想做但是不能做的工作

人形機器人難點:軟硬件均存在難點,降本與空間不是問題

硬件難點是靈敏度與承壓能力的協調,關節能力不能匹配運動規劃;軟件難點是訓練不同任務的運動規劃,實時反饋視覺檢測與理解,并對運動規劃做調整

人形機器人構成:三大模塊,軟件與硬件交互

感知模塊包括兩方面視覺和觸覺,視覺有純視覺路線,也有依靠雷達等多方式融合路線;決策模塊是機器人的大腦,核心是芯片與算法
 
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