单手多物体操作中非典型抓握策略的神经运动机制研究

为解决人类单手连续抓握运输多物体时的手部协调机制问题，Arran T. Reader团队开展"多物体操作(Multiple Object Handling)"研究，通过分析30名受试者对12种日常物体的抓握顺序与握持策略，发现优先采用指-拇指对向(Finger-Thumb Opposition)抓取首物体后，高频转为非典型握持(如指-掌对向/Finger-Palm)，为机器人抓取算法设计提供生物力学依据。

　　

在日常生活中，人们常需要单手连续抓取多个物体进行集中运输，例如收拾餐具或超市选购蔬果。这种被称为"多物体操作(Multiple Object Handling)"的高效行为，能显著减少运输动作次数，但对手部感觉运动系统提出独特挑战：不同于单物体抓握普遍采用指-拇指对向(Finger-Thumb Opposition)策略，多物体操作常需调用非常规的抓握方式，如利用手指侧面或无名指/小指等控制精度较差的部位。尽管这种现象普遍存在，科学界对其背后的神经运动机制仍缺乏系统认知。

为揭示这一日常技能的运动策略，来自英国斯特林大学的研究团队在《Experimental Brain Research》发表创新性研究。通过设计半自然化实验，要求30名右利手受试者单手连续抓取12种日常物体对（包括玻璃杯、网球、铅笔等），研究人员首次量化分析了物体选择顺序与三阶段抓握模式（首物体抓取、首物体持握、次物体抓取）的关系。

研究采用视频编码技术记录抓握类型，将其分为典型（指-拇指对向）与非典型三大类：指-指对向(Finger-Finger)、指-掌对向(Finger-Palm)及其他特殊握法（如物体"钩挂"于手指弯曲处）。通过斯皮尔曼相关性检验与威尔科克森符号秩检验，结合多对象组合的后续分析，揭示了多物体操作的标准化策略。

对象选择偏好
数据分析显示物体质量(r_s=-0.823)与表面积(r_s=-0.936)与首选抓取概率呈显著负相关。如缝衣针（0.5g）作为首物体的选择率达89%，而玻璃杯（263.7g）仅10%，证实人类倾向优先抓取更小更轻物体以降低后续操作难度。位置因素也产生次要影响，近端物体选择率平均达60.6%。

三阶段抓握模式
首物体抓取阶段96.6%采用指-拇指对向，延续单物体抓取习惯；持握阶段则显著转为非典型抓握（指-掌对向33.0%，其他握法38.0%），为次物体抓取腾出优势手部空间；次物体抓取时指-拇指对向使用率回升至81.5%。特定组合分析（如铅笔-书本）显示该策略具有跨对象一致性。

非典型抓握的物体特异性
可视化分析揭示物体属性与持握策略的精细匹配：网球等较大物体多采用指-掌对向持握，而缝衣针等微小物体倾向"钩挂"于手指（其他握法）。玻璃杯抓取时出现的指-指对向（13.3%）等例外情况，反映了日常经验对抓握模式的塑造。

这项研究首次系统阐释了人类多物体操作的运动学框架，其核心在于"保守而灵活"的策略平衡：保守性体现在尽可能保留指-拇指对向这一高效抓取方式，灵活性则表现为持握阶段丰富多样的非典型抓握适应。该发现不仅拓展了传统抓握分类学(Grasp Taxonomy)的范畴，更对机器人抓取算法开发具有启示意义——当前机器人多物体抓取研究集中于同步抓取(Multi-Object Grasping)，而人类这种序列化、自适应性的累积抓取策略(Cumulative Grasping)为算法优化提供了新思路。

研究也存在若干局限：未控制物体材质等因素，样本量限制了个体差异分析，且"其他握法"分类需进一步细化。未来可通过动作捕捉技术量化运动学参数，或结合fMRI探究相关神经机制。值得关注的是，这种高效操作能力可能成为评估帕金森等运动障碍疾病的新指标，为临床康复提供理论依据。

这项源自日常现象的基础研究，生动诠释了人类手部惊人的适应能力——通过精密协调典型与非典型抓握模式，实现了多物体运输的效率最大化。正如作者Arran T. Reader所述："我们的手既能像外科医生般精确，又能像杂技演员般灵巧，这种双重特性正是生物力学与神经控制完美融合的典范。"