Новая экзоперчатка помогла людям с парализованными руками снова удерживать предметы

Исследователи из Технического университета Мюнхена разработали мягкую роботизированную перчатку, которая помогает людям с парализованными руками вновь захватывать и удерживать повседневные предметы. Устройство распознаёт намерение человека совершить движение с помощью электрических сигналов мышц предплечья и автоматически помогает выполнить захват.

Новая разработка получила название Soft-Hand Exoskeleton. В отличие от традиционных жёстких роботизированных экзоскелетов, устройство выполнено в виде лёгкой тканевой перчатки с встроенными пневматическими воздушными камерами, которые обеспечивают мягкую поддержку пальцев и запястья.

Конструкция включает сеть из 13 пневматических трубок, подающих воздух в отдельные камеры, расположенные вдоль кисти. Благодаря точному регулированию давления система может независимо сгибать и разгибать каждый палец, а также помогать при повороте запястья.

Это позволяет пользователю уверенно удерживать самые разные предметы повседневного обихода, включая чашки, тарелки, стаканы, вилки, ложки и другие бытовые вещи. Разработчики подчёркивают, что система обеспечивает достаточно надёжный захват, чтобы безопасно переносить предметы без риска их случайного выпадения.

Основой управления перчаткой стала электромиография — метод регистрации слабых электрических сигналов, возникающих при работе мышц. На предплечье пользователя размещаются специальные датчики, которые непрерывно считывают мышечную активность.

Полученные сигналы в режиме реального времени анализируются алгоритмами машинного обучения. Если система определяет, что человек собирается взять какой-либо предмет, она автоматически надувает необходимые воздушные камеры, помогая выполнить нужное движение кистью и пальцами.

Для повышения надёжности инженеры также оснастили устройство датчиками движения. После того как предмет уже захвачен, они контролируют процесс его переноса и автоматически поддерживают достаточную силу сжатия, снижая вероятность случайного выпадения предмета и делая движения более естественными.

По словам разработчиков, сочетание интеллектуального распознавания намерений пользователя с простой конструкцией позволило создать одновременно эффективное и сравнительно недорогое устройство. Перчатка изготовлена из доступных материалов, а использование мягких пневматических элементов делает её значительно дешевле многих существующих роботизированных систем реабилитации.

Во время испытаний алгоритмы машинного обучения смогли предсказывать намерение пользователя выполнить захват с точностью до 97%. Это делает систему достаточно надёжной для повседневного применения.

Технология создавалась в тесном сотрудничестве с человеком, страдающим боковым амиотрофическим склерозом (БАС) — прогрессирующим заболеванием нервной системы, при котором постепенно погибают нервные клетки, управляющие произвольными движениями мышц.

На момент проведения эксперимента участник сохранял лишь минимальную подвижность первого сустава большого пальца. Исследователи разместили электромиографический датчик на предплечье для регистрации активности длинного сгибателя большого пальца, и даже этих очень слабых сигналов оказалось достаточно, чтобы активировать работу перчатки.

Во время испытаний система успешно распознавала намерение выполнить захват примерно в 90% попыток. С помощью устройства участник смог брать различные бытовые предметы, впервые за четыре года удержать вилку, а также выполнять манипуляции с небольшими деревянными блоками.

Исследователи также обнаружили, что всего пять минут тренировки с использованием видеоигры, управляемой движением большого пальца, заметно улучшили способность пользователя управлять захватом. Это свидетельствует о высокой адаптивности системы даже при тяжёлых неврологических нарушениях.

По словам профессора Тобиаса Вехтера, невролога клиники Passauer Wolf, технология может быть полезна не только людям с боковым амиотрофическим склерозом. В перспективе подобная экзоперчатка способна помочь пациентам с вялыми параличами, включая людей с повреждениями периферических нервов после мотоциклетных или велосипедных аварий, а также больных с полинейропатией.