Examining the physical and psychological effects of combining multimodal feedback with continuous control in prosthetic hands

📄 arXiv: 2409.15578v1 📥 PDF

作者: Digby Chappell, Zeyu Yang, Angus B. Clark, Alexandre Berkovic, Colin Laganier, Weston Baxter, Fernando Bello, Petar Kormushev, Nicolas Rojas

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-23

备注: 17 pages, 5 figures, 1 table. Submitted to Scientific Reports

💡 一句话要点

提出结合多模态反馈的连续控制肌电假肢手，提升用户控制精度与感知能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 肌电假肢手 连续控制 多模态反馈 本体感觉 触觉反馈 人机交互 闭环控制

📋 核心要点

  1. 传统肌电假肢手通常只能在离散位置间移动，缺乏感觉反馈，限制了用户的控制精度和自然交互。
  2. 本研究提出一种闭环连续控制方案，结合触觉反馈臂带提供本体感觉，使用户能够更精确地控制假肢的多个自由度。
  3. 实验结果表明，该方案显著提升了定位精度和抓握力控制，恢复了部分感觉能力，并揭示了肢体差异人群的特殊需求。

📝 摘要（中文）

本研究提出并评估了一种闭环、连续肌电假肢手控制器，该控制器能够连续控制假肢多个自由度的位置，并通过触觉反馈臂带向用户提供本体感觉反馈。招募了28名健全参与者和10名肢体差异参与者，通过孤立的控制和感觉任务、灵巧性评估、具身性和任务负荷问卷以及研究后访谈，全面评估了该控制器的生理和心理影响。本体感觉反馈与连续控制的结合实现了精确的定位（平均绝对运动位置误差在10%以内）和抓握力调节（平均绝对运动力误差在20%以内），并将蒙眼物体识别能力恢复到开放环路离散控制器水平。灵巧性评估和具身性问卷结果显示，不同控制类型之间在身体性能或心理具身性方面没有显著差异，但感知感觉除外，闭环控制器的感知感觉显著更高（p < 0.001）。研究还识别了有无上肢差异的参与者之间的关键差异，包括感知身体完整性和挫败感，这些差异可以为未来的假肢开发和康复提供信息。

🔬 方法详解

问题定义：现有肌电假肢手主要采用离散控制，缺乏感觉反馈，导致用户难以精确控制假肢的运动和力度，影响了假肢的实用性和用户体验。用户无法感知假肢的状态，导致操作困难，容易出现误操作。

核心思路：本研究的核心思路是将连续控制与多模态感觉反馈相结合，构建一个闭环控制系统。通过连续控制，用户可以更精细地控制假肢的运动；通过触觉反馈臂带，用户可以获得本体感觉，从而更好地感知假肢的状态，提高控制精度。

技术框架：该系统主要包含以下几个模块：1) 肌电信号采集模块：用于采集用户的肌电信号；2) 连续控制模块：根据肌电信号控制假肢的运动；3) 触觉反馈模块：通过触觉反馈臂带向用户提供本体感觉反馈；4) 数据采集与分析模块：用于采集实验数据，并进行分析。

关键创新：该研究的关键创新在于将连续控制与多模态感觉反馈相结合，构建了一个闭环控制系统。与传统的离散控制相比，连续控制可以提供更精细的运动控制；与缺乏感觉反馈的假肢相比，该系统可以通过触觉反馈臂带向用户提供本体感觉，从而提高控制精度和用户体验。

关键设计：触觉反馈臂带的设计是关键。研究中使用了能够提供振动反馈的臂带，通过控制振动的频率和强度来模拟本体感觉。具体的参数设置包括：振动频率与假肢位置的映射关系、振动强度与抓握力的映射关系等。此外，控制算法的设计也至关重要，需要根据用户的肌电信号实时调整假肢的运动。

📊 实验亮点

实验结果表明，结合本体感觉反馈和连续控制，假肢的平均绝对运动位置误差控制在10%以内，平均绝对运动力误差控制在20%以内。蒙眼物体识别能力恢复到开放环路离散控制器水平。与传统控制方式相比，闭环控制器显著提高了用户的感知感觉（p < 0.001）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于新型肌电假肢手的开发，提高假肢的控制精度和用户体验。通过提供感觉反馈，可以帮助用户更好地感知假肢的状态，从而更自然、更有效地使用假肢。此外，该技术还可以应用于远程操作、虚拟现实等领域，提升人机交互的自然性和沉浸感。

📄 摘要（原文）

Myoelectric prosthetic hands are typically controlled to move between discrete positions and do not provide sensory feedback to the user. In this work, we present and evaluate a closed-loop, continuous myoelectric prosthetic hand controller, that can continuously control the position of multiple degrees of freedom of a prosthesis while rendering proprioceptive feedback to the user via a haptic feedback armband. Twenty-eight participants without and ten participants with limb difference were recruited to holistically evaluate the physical and psychological effects of the controller via isolated control and sensory tasks, dexterity assessments, embodiment and task load questionnaires, and post-study interviews. The combination of proprioceptive feedback and continuous control enabled accurate positioning, to within 10% mean absolute motor position error, and grasp-force modulation, to within 20% mean absolute motor force error, and restored blindfolded object identification ability to open-loop discrete controller levels. Dexterity assessment and embodiment questionnaire results revealed no significant physical performance or psychological embodiment differences between control types, with the exception of perceived sensation, which was significantly higher (p < 0.001) for closed-loop controllers. Key differences between participants with and without upper limb difference were identified, including in perceived body completeness and frustration, which can inform future prosthesis development and rehabilitation.