“感觉”的机器人手套在中风后伸出“手”重新学习弹钢琴

对于患有脑卒中等神经损伤的人来说，由于新上肢的协调性和强度降低，每天的任务都可以延长这些问题推动了机器人设备的发展，以帮助提高它们的能力然而，这些辅助设备的性质可能会有问题，尤其是在演奏乐器等复杂任务中

第一只机器人伸出“手”，为中风患者提供希望该软件由佛罗里达大西洋大学工程与计算机科学学院的研究人员开发，它使用了服装集成技术来提高手的灵活性

将柔性触觉传感器、软启动器和AI相结合，这款机器人首次“感受”到了正确版本和正确版本之间的差异，并将这些功能组合到了单手外骨骼中

ErikEngeberg博士说：“演奏钢琴需要复杂而高强度的动作，学习任务包括恢复和训练特定的动作或技能。”D高级作者，FAU海洋与机械工程部工程师，工程与计算机科学学院院士，复杂系统与脑科学研究中心成员，FAUStiles Nicholson脑研究所成员“我们的机器人手套由柔软、灵活的材料和传感器组成，为个人学习和获得运动能力提供了支持和帮助。”

研究在医用手套指尖上集成的专用传感器阵列与以前的外骨骼不同，这项新技术提供了精确的力量和指导，以恢复演奏所需的精细手指运动通过监测和响应用户的移动，BoticGlove提供实时反馈和调整，使他们更容易掌握正确的移动技术

为了展示Boticglove的能力，研究人员编写了一个程序，以了解钢琴演奏的著名曲目“MaryHadaLittleLamb”的正确版本和正确版本之间的差异为了引入性能的变化，他们创建了一个12种不同类型的错误的工具，这些错误可能发生在注释的开始阶段，或者是由于剩余或已过期而导致的错误，这些错误持续到01,02或03秒倾向于不同的歌曲变化由三组三种变化组成，每个变化加上正确的歌曲播放而没有错误

为了对歌曲变异进行分类，随机森林（RF）、K-最近邻（KNN）和人工神经网络（ANN）算法利用指尖中活动传感器的数据进行了研究感觉到这首歌的正确版本和正确版本之间的差异是由Boticglove独立完成的，while或由一个儿子完成的将这些算法的准确性进行比较，以分类有和没有人类主题的校正和校正变量