一种由肌力图信号控制的、具有内在驱动机制的多抓取假肢手

《Sensors and Actuators A: Physical》：An intrinsically actuated multi-grasp prosthetic hand controlled by force myography signal

低成本的3D打印机械臂通过单通道力肌电信号（FMG）实现四种高精度抓握模式，结合模糊分类与PID控制，响应时间低于360毫秒。

　　在近年来的科技发展浪潮中，多功能义肢手的设计与应用取得了显著的进展。然而，尽管这些技术成果令人瞩目，但它们在实际应用中仍面临诸多挑战，例如高昂的成本、复杂的操作流程、不够直观的控制方式、响应速度较慢以及重量问题等。这些问题导致许多截肢者对现有的义肢手仍持观望态度，甚至在某些情况下选择不使用。因此，开发一种既经济实惠又具备多种抓握功能的义肢手，成为当前研究的重要方向之一。

本研究聚焦于设计和验证一种低成本、多抓握模式、基于力肌图（Force Myography, FMG）控制的前臂义肢手。该义肢手采用3D打印技术制造，其手指通过电机-肌腱机制进行内在驱动。在控制方面，利用自设计的FMG传感器捕捉前臂肌肉收缩信号，并通过模糊模式识别方案进行分类，从而实现四种不同的抓握模式。此外，控制系统还集成了基于比例积分微分（PID）的位置控制策略，以提高义肢手的响应速度和操作精度。通过系统辨识技术对直流电机的传递函数进行估计，进一步优化了位置控制的效果。

该义肢手在实际测试中表现出了良好的性能。通过单通道FMG数据，系统能够准确识别四种不同的抓握模式，分类准确率超过了97%。同时，PID位置控制的引入使得义肢手的运行速度更快，稳定时间控制在360毫秒以内。用户可以通过调整不同肌肉收缩强度，实现四种不同的抓握动作，成功率超过95%。这种基于FMG而非传统肌电信号（EMG）的控制方式，不仅降低了系统的复杂性和成本，还提高了系统的稳定性和易用性。

传统的义肢手多采用EMG信号作为控制输入，这种信号虽然能够提供丰富的生物电信号信息，但在实际应用中存在一些固有的局限性。例如，EMG信号容易受到汗水、运动伪影、电极位移等外部因素的干扰，导致信号质量下降，进而影响控制的准确性和稳定性。此外，EMG控制通常需要多个传感器通道，这不仅增加了硬件的复杂性，还对软件处理能力提出了更高的要求。相比之下，FMG信号则通过测量肌肉收缩时对压力传感器的压力变化，提供了一种更为直接且可靠的控制方式。FMG传感器通常由柔软的材料制成，能够贴合皮肤表面，捕捉肌肉收缩时的力学变化，从而实现对义肢手的控制。

在义肢手的结构设计方面，本研究采用了3D打印技术，这不仅降低了制造成本，还提高了设计的灵活性和可定制性。3D打印技术允许研究人员快速迭代和优化义肢手的结构，以适应不同用户的生理特征和使用需求。此外，由于3D打印材料的多样性和加工工艺的成熟，使得义肢手在轻量化和耐用性方面也得到了显著提升。义肢手的各个部分，包括手掌和手指，均通过FDM（熔融沉积成型）技术进行打印，使用1.75毫米的聚乳酸（PLA）丝材，填充密度为25%，挤出温度为200°C。电机外壳和滑轮则采用更高填充密度的材料进行打印，以确保其结构强度和耐用性。

内在驱动机制是本义肢手设计的一大亮点。传统的义肢手多采用外在驱动方式，即将电机安装在肘部或肩部，通过连杆或传动装置驱动手指运动。这种方式虽然能够实现复杂的多自由度控制，但会导致义肢手的重量增加，操作不够灵活，且对用户的身体运动范围有一定限制。而内在驱动方式则是将电机直接嵌入手掌内部，通过肌腱系统与手指相连，从而实现更为自然和流畅的抓握动作。这种设计不仅提高了义肢手的运动效率，还减少了外部结构对用户日常活动的影响。

在控制策略方面，本研究采用了模糊分类方案与PID位置控制相结合的方式。模糊分类方案能够有效处理FMG信号中的非线性和不确定性，从而提高分类的准确性和鲁棒性。PID位置控制则用于精确控制电机的运动，确保手指能够按照预设的轨迹进行运动，从而实现精确的抓握动作。通过系统辨识技术，研究人员对直流电机的动态特性进行了建模，进一步优化了PID控制器的参数设置，提高了系统的响应速度和稳定性。

本义肢手的成功设计和实现，为截肢者提供了一种更为经济、直观且高效的解决方案。相比于传统的EMG控制义肢手，FMG控制方式不仅降低了系统的复杂性和成本，还提高了系统的稳定性和用户友好性。此外，该义肢手具备多种抓握模式，能够满足不同场景下的使用需求，如抓取细小物品、握持工具等。这种多功能性使得义肢手在实际应用中更具优势，能够帮助用户更好地恢复日常生活能力。

在测试过程中，研究人员邀请了十位健康志愿者佩戴FMG传感器带，以模拟截肢者的肌肉收缩情况。志愿者在前臂肌肉（目标为尺侧腕屈肌）上进行四种不同强度的收缩动作，以评估FMG信号的质量和系统的响应能力。FMG数据的采样率为1千赫兹，每次收缩动作持续10秒，并重复进行十次以确保数据的可靠性。通过分析这些数据，研究人员能够验证FMG信号在不同收缩强度下的表现，并进一步优化模糊分类算法和PID控制策略。

此外，本研究还探讨了FMG信号在义肢控制中的潜力。与EMG信号相比，FMG信号具有更高的抗干扰能力，能够在多种环境下保持稳定的信号质量。同时，FMG信号的采集方式更为简单，不需要复杂的电极布置或信号处理流程，这使得义肢手的控制系统更加紧凑和易于维护。这些优势使得FMG成为一种有前景的义肢控制技术，尤其是在资源有限或技术门槛较高的地区，FMG控制义肢手的普及具有重要意义。

本义肢手的设计不仅关注技术性能，还注重用户的实际体验和使用便利性。通过引入模糊分类和PID控制相结合的方案，研究人员在保证控制精度的同时，也提高了系统的响应速度和操作灵活性。这种控制策略能够在不同的肌肉收缩强度下，自动调整义肢手的抓握模式，使得用户能够更自然地进行手部动作。此外，系统还能够根据用户的实际需求，进行动态调整和优化，以提供更加个性化的使用体验。

在功能实现方面，该义肢手能够完成多种抓握动作，包括捏取、握拳、侧握和放下的动作。这些动作涵盖了日常生活中的基本需求，如使用餐具、抓取物品、操作工具等。通过测试，研究人员发现该义肢手在多种抓握模式下的成功率均超过了95%，表明其在实际应用中具有较高的可靠性和实用性。这种多功能性的实现，不仅依赖于先进的控制算法，还与义肢手的内在驱动机制密切相关。

从整体来看，本研究的成果具有重要的现实意义和应用价值。通过采用3D打印技术和FMG控制方案，研究人员成功开发出一种低成本、高性能的义肢手，为截肢者提供了一种更加经济和实用的解决方案。这种义肢手不仅能够满足基本的抓握需求，还能够通过多种控制模式实现更复杂的操作。此外，该研究也为未来的义肢手开发提供了新的思路和技术方向，尤其是在如何平衡功能、成本和复杂性方面，具有重要的借鉴意义。

值得注意的是，尽管本义肢手在实验室环境中表现良好，但在实际应用中仍需考虑多种因素，如用户个体差异、环境条件变化以及长期使用的可靠性等。因此，未来的研发工作应进一步优化控制算法，提高系统的适应性和鲁棒性，同时探索更多样化的传感器配置和驱动方式，以满足不同用户的需求。此外，还需要加强对义肢手使用过程中的用户反馈收集，以不断改进设计和控制策略，提高用户的满意度和使用体验。

综上所述，本研究通过创新性的设计和先进的控制技术，成功开发出一种低成本、多功能的前臂义肢手。该义肢手采用3D打印技术制造，通过FMG信号实现多种抓握模式，其控制策略结合了模糊分类和PID位置控制，提高了系统的响应速度和操作精度。这种义肢手不仅在技术上具有突破性，还为截肢者提供了更加经济和实用的解决方案，具有广泛的应用前景。未来，随着技术的不断进步和成本的进一步降低，基于FMG控制的义肢手有望成为更多截肢者的首选方案。