为了帮助因事故或疾病等失去手臂、需要安装仿生手的人群，由国内研究者主导的国际联合研究团队开发出一项技术，使用户可以先通过机器人体验多种定制仿生手，再进行选择。借助这一技术，有望为用户实现更轻便、更高效的个性化义肢设计。
光州科学技术院(GIST)24日表示，由GIST人工智能融合学科教授 Kang Jiyeon 牵头的韩美联合研究团队，开发出一种考虑从肩部到手部全部运动、为个人提供适配上肢（包括肩到手在内的整条手臂）义肢设计的机器人仿生手体验系统“I-PEDLE（Intelligent Prosthesis Emulator for Daily Living Enhancement，日常生活增强智能义肢仿真系统）”。该系统的特点是具备可向多个方向自由运动的结构。
这项技术通过机器人再现多种仿生手的运动，使用户能够亲身体验，并以由此获得的数据为基础，为个人提出适配度更高的定制义肢配置方案。
面向上肢截肢患者的高功能仿生手技术虽然在持续发展，但受重量负担、控制方式复杂、成本高昂等限制，实际用户满意度仍然偏低。尤其是许多商用义肢在主动手腕功能方面存在不足，为弥补这一缺陷，使用者往往会过度使用肩部或肘部来完成动作；有意见指出，如果这类动作反复出现，从长期来看可能引发肌肉骨骼系统疼痛。
为改善上述问题，研究界正在开发能够精细实现手腕运动、可向多个方向运动的机器人仿生手，但尽管价格不菲，用于个体化定制设计的明确标准和客观评价体系尚未建立。
研究团队采用电缆驱动方式，开发出一套具备轻量化、可在三个方向运动的手腕功能的机器人仿生手体验系统（I-PEDLE）。通过将电缆马达布置在外部的结构，将义肢自身重量降到最低，并实现了▲手腕内外旋转动作 ▲自然的手腕角度运动 ▲抓取与握持物体等日常实际使用所需的精细手腕动作。
让健康受试者执行日常动作的实验结果显示，特定的手腕运动组合可以减少为使用义肢而过度旋转或抬高肩部等、不必要地更多动用其他关节的动作。
此外，研究团队在相同环境下实现多种手腕功能条件，并通过传感器数据收集、分析动作执行过程中出现的关节运动，以及为弥补功能不足而更多动用其他关节的动作，从而对系统性能进行了验证。
借此可以对随动作变化而改变的肩部和肘部运动进行定量评估，有望将过去依赖用户主观体验的义肢选择过程，转变为基于数据的理性决策方式。
同时，由于可在同一平台上比较多种手腕配置条件，该系统未来有望被用作面向用户定制义肢设计的评价与验证平台。
教授 Kang Jiyeon 表示：“本研究的意义在于提出了一个能够以用户为中心的指标，对仿生手的手腕设计进行定量评价的机器人平台。今后这将成为个性化义肢设计以及基于人机交互的康复技术发展的重要基础。”
后续研究将以实际的上肢截肢患者为对象对系统进行验证，并计划通过实时反映用户反馈、不断寻找最优设计的人在回路（Human-in-the-Loop）方式，开发个性化义肢设计算法，拓展研究方向。
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此次研究由GIST人工智能融合学科教授 Kang Jiyeon 主导，美国密歇根大学与纽约州立大学布法罗分校研究人员共同参与。研究获得了美国国家科学基金会（National Science Foundation）残障与康复工程研究资助项目（Disability and Rehabilitation Engineering program）、韩国科学技术信息通信部及韩国研究财团生物医疗技术开发项目和个人基础研究项目的支持。研究成果已于本月13日在线发表在机器人学领域国际学术期刊《IEEE Robotics and Automation Letters》上。
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