Бионическая рука научилась чувствовать и хватать, как человеческая
Инженеры создали протез, имитирующий естественное осязание/imgs/2025/03/06/08/6750773/90177a01ae42e47e4ba241f6b9a113e124bc6535.jpg)
© Sriramana Sankar / Johns Hopkins University
Инженеры из Университета Джонса Хопкинса разработали передовую бионическую руку, которая умеет чувствовать предметы и хватать их, как настоящая человеческая кисть. Новый протез адаптируется к форме объектов, регулируя силу сжатия, чтобы не повредить хрупкие предметы.
Роботизированные руки обычно либо слишком жесткие, либо чересчур мягкие, что мешает им точно имитировать человеческое осязание. Новая разработка, опубликованная в журнале Science Advances, предлагает гибридный подход, который сочетает твердую 3D-печатную основу с мягкими полимерными покрытиями. Встроенные тактильные сенсоры позволяют устройству различать текстуру и форму предметов, а алгоритмы машинного обучения обрабатывают данные и создают реалистичное ощущение прикосновения.
Главная цель исследования — сделать протез максимально естественным, чтобы человек с ампутированной рукой мог безопасно и свободно взаимодействовать с окружающей средой. Устройство получает сигналы от мышц предплечья, а искусственные рецепторы преобразуют их в электрические импульсы, схожие с нервными сигналами. Это позволяет владельцу ощущать предметы, определять их плотность и даже предугадывать, если что-то начинает скользить из рук.
В ходе испытаний бионическая рука успешно манипулировала 15 разными предметами, включая мягкие игрушки, губки и пластиковые стаканы с водой, а также более твердые объекты, такие как металлические бутылки и ананасы. Устройство демонстрировало 99,69% точности, подстраиваясь под разные условия и предотвращая случайные падения предметов.
По словам исследователей, это значительный шаг вперед в разработке протезов, но технология требует дальнейшего совершенствования. Будущие версии могут получить более мощные захваты, дополнительные сенсоры и улучшенные материалы.
/imgs/2025/03/06/08/6750775/ebb34a9a785136beb75b10545ca0cbd0cc34f2b4.png)
© Sriramana Sankar / Johns Hopkins University