麻省理工學院的研究人員開發了一種新型可穿戴裝置，可能會使人形機器人獲得更接近人類的靈活性。這款超聲波手腕帶利用高頻聲波捕捉皮膚下肌肉、肌腱和韌帶的運動，生成詳細的人類手部動作數據。根據該團隊的説法，系統收集的數據可用於訓練機器人執行家庭任務，模仿人類使用的靈巧手部動作。去年，加州大學聖地亞哥分校的研究人員開發了一套可穿戴的人工智能系統，能準確解讀手臂動作並控制機器人，即使在奔跑、車輛運動或惡劣海況下均能運作。
可穿戴超聲波手腕帶提升機器人靈活性
為了使機器人能以人類的精確度執行精細任務，首先必須理解人手的複雜動作。研究人員目前開發的可穿戴超聲波手腕帶能夠通過捕捉皮膚下的肌肉和肌腱活動，幫助縮短這一差距，並將其轉化為機器人的動作。追蹤手部和手指動作在機器人技術及空間計算等領域中是一項關鍵挑戰。現有解決方案存在顯著的限制。基於相機的系統在視角受限或視覺阻礙時往往難以運作，而基於應變傳感器、慣性傳感器或肌電圖的可穿戴裝置，則常常限制運動或缺乏準確捕捉持續手指動作所需的解析度，根據該團隊的研究論文所述。
這款新手腕帶建立在過去幾年可穿戴超聲波技術的一系列進步之上。研究人員穩步擴展了超聲波可穿戴設備的功能，超越了手勢追蹤和機器人技術。2022 年，科學家們展示了一款可穿戴的超聲波設備，能夠持續監測多個內部器官。隨後的發展包括持續心臟成像和膀胱容量監測的可穿戴系統。2024 年，研究人員推出了一款能夠三維追蹤腦部血流的符合性超聲波貼片，並研發出一種集成的可穿戴超聲波系統，能以亞毫米解析度監測深層組織活動。
最近，還開發了靈活的可拋棄式超聲波貼片，以降低生產成本。
新型手腕帶具備高準確度和低延遲
在一項新研究中，由徐和教授領導的麻省理工學院團隊介紹了一款可穿戴超聲波成像手腕帶，能夠追蹤任意手部配置。該裝置利用高頻聲波成像手腕內部的肌肉、肌腱和韌帶，提供有關手部運動驅動機制的詳細視圖。該手腕帶內置 256 通道無線超聲波成像系統，利用高頻聲波監測手腕內部結構，這些結構負責控制手指和掌部的動作。超聲波數據由混合型 Transformer–ResNet 人工智能模型處理，能準確解讀細微的肌肉活動。
該系統能連續追蹤人手的 22 個自由度，涵蓋手指和掌部彎曲、旋轉及協調複雜動作所需的完整關節運動範圍。
實現這一追蹤水平一直是手部動作感測技術面臨的重大挑戰，根據《美聯社》報導。在涉及八名志願者的實驗室測試中，該手腕帶以高準確度和低延遲重現手勢，能在 120 毫秒內反映動作。研究人員展示了該系統能夠識別美國手語的 26 個字母，突顯其在捕捉精細手指配置方面的精確性。由於該手腕帶以無線方式運作，使用者可以遠程控制機器系統，而無需身體連接或位於同一房間。為了展示其能力，該團隊利用這項技術在虛擬現實中操控三維物體並引導機器手彈鋼琴。
除了遠程操作，研究人員認為該系統還可以用於生成大規模的人類手部動作數據集，為未來的人形機器人提供有價值的訓練數據，幫助它們更自主地學習複雜的操作技能。
