В РФ начали создавать систему по считыванию сигналов тела в помощь людям с ОВЗ

В Новосибирском государственном университете (НГУ) начали разработку системы считывания сигналов с тела, которая позволит людям с ОВЗ управлять протезами рук более естественно. Прототип планируется представить в 2028–2029 годах, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.Александр Сартаков, один из разработчиков, отметил, что современные коммерческие протезы работают за счёт напряжения одной-двух мышц предплечья. Протез переключает режимы по заранее заданной схеме, реагируя на сокращение и расслабление мышц. При этом используется только часть сигналов, которые генерируют мышцы и нервная система: обычно считываются ЭМГ-сигналы двух каналов — для сгибания и разгибания конечности.

«Обычно задействованы два канала: один датчик считывает сгибание, другой — разгибание. Мы планируем увеличить количество каналов и исследовать возможность считывания дополнительных данных с тела с помощью ЭЭГ (электроэнцефалографии — прим. ТАСС). Это важно, поскольку мысль о движении возникает в головном мозге. Чем больше каналов задействовано, тем больше информации поступает и тем шире возможности её интерпретации», — сообщили в пресс-службе слова Сартакова.

Система будет объединять сигналы ЭМГ и ЭЭГ для распознавания желаемых движений. Молодые учёные рассчитывают использовать от шести до восемнадцати каналов с руки пользователя протеза. При этом планируется учитывать не только факт напряжения мышц-антагонистов, но и его силу, что позволит протезу выполнять неполное сгибание или разгибание пальцев в нужной степени.

В НГУ отмечают, что сейчас из-за ограниченного количества датчиков протез может выполнять только полные действия — сгибание или разгибание. При увеличении объёма данных устройство сможет интерпретировать сигналы точнее и разнообразнее, а протезы получат возможность промежуточных состояний.

Система будет включать шапочку с сухими электродами для ЭЭГ и эластичный браслет с ЭМГ-датчиками на руке. Сигналы по беспроводным каналам будут поступать на вычислительный модуль, например смартфон, а затем на протез. Разработчики рассчитывают, что большее количество данных сделает протез точнее и функциональнее.

Для фильтрации шумов и адаптации к городской среде будут использовать методы машинного обучения. Создание прототипа займёт 2–3 года. После завершения разработки планируется сотрудничество с компанией «Моторика».

Читайте также: