Ультразвуковой браслет MIT отслеживает каждое движение пальцев и позволяет управлять роботизированной рукой в реальном времени.

      TL;DRMIT разработал ультразвуковой браслет, который отслеживает 22 степени движения руки и управляет роботизированной рукой в реальном времени с задержкой 120 мс. Инженеры MIT разработали ультразвуковой браслет, который может отслеживать 22 степени свободы в человеческой руке и использовать эти данные для управления роботизированной рукой в реальном времени, согласно исследованию, опубликованному в Nature Electronics в марте 2026 года. Устройство использует кольцо небольших ультразвуковых преобразователей, носимых на запястье, для мониторинга движения сухожилий и мышц в предплечье, переводя тонкие изменения в полное представление о положении пальцев и большого пальца. В тестах с восемью добровольцами система достигла непрерывного отслеживания с задержкой примерно 120 миллисекунд, что достаточно быстро, чтобы отразить движения человеческой руки на роботизированном аналоге с тем, что исследователи описывают как почти естественную отзывчивость. Исследование возглавил Сюаньхэ Чжао, профессор механической инженерии в MIT, с соавторами, включая Гэнси Лю, Сяоюй Чен, Шуконг Ли, Болей Дэнг, СонгХён Ким, Диан Ли, Шу Ван, Рунцзе Ли и Ананту Чандракасан, декана инженерного факультета MIT. Команда продемонстрировала точность браслета, заставив всех восьмерых участников выполнить полный алфавит американского жестового языка, успешно распознав все 26 букв. Устройство работает беспроводным образом и не требует камер, перчаток или каких-либо датчиков, прикрепленных к самим пальцам. Существующие системы отслеживания рук обычно полагаются на камеры, которые не работают, когда пальцы закрыты, или на инструментированные перчатки, которые ограничивают естественное движение и непрактичны для длительного ношения. Подход MIT работает, считывая механику тела снаружи. Когда палец движется, сухожилия и мышцы в предплечье смещаются по паттернам, специфичным для каждого движения. Ультразвуковые преобразователи обнаруживают эти смещения, а модель машинного обучения сопоставляет их с 22 степенями свободы, которые определяют позу руки, охватывая углы отдельных суставов на всех пяти пальцах и противопоставление большого пальца. Камеры или датчики, установленные на пальцах, не используются. Вся система располагается на запястье. 💜 технологий ЕС Последние новости из технологической сцены ЕС, история от нашего мудрого основателя Бориса и немного сомнительного ИИ-арта. Это бесплатно, каждую неделю, в вашем почтовом ящике. Подпишитесь сейчас! Показатель задержки в 120 миллисекунд имеет значение, поскольку он попадает в диапазон, который люди воспринимают как отзывчивый в задачах ручного управления. Команда продемонстрировала это, заставив участников управлять ловкой роботизированной рукой через браслет, выполняя задачи захвата и манипуляции. Роботизированная рука отражала движения оператора достаточно близко, что исследователи описывают взаимодействие как подходящее для приложений телеприсутствия, где человек-оператор управляет удаленным роботом для выполнения задач в опасных, стерильных или иначе недоступных средах. Последствия выходят далеко за пределы лабораторного телеприсутствия. Управление ловкой рукой остается одной из самых упорных нерешенных проблем в гуманоидной робототехнике, где даже хорошо финансируемые компании, производящие тысячи единиц, сталкиваются с трудностями в тонкой манипуляции. Браслет, который позволяет человеку-оператору передавать свою ловкость роботизированной руке в реальном времени, может служить мостовой технологией, позволяя роботам выполнять сложные ручные задачи под человеческим руководством, пока возможности автономной манипуляции продолжают развиваться. Исследование было профинансировано Национальными институтами здравоохранения, Национальным научным фондом, Министерством обороны и Национальным исследовательским фондом Сингапура. Смешение финансирования отражает интерес как медицинского, так и оборонного сообществ, где удаленная ловкая манипуляция имеет очевидные применения в хирургии, разминировании и обращении с опасными материалами. В статье не описывается коммерческий продукт и не объявляется стартап, а устройство, как опубликовано, является исследовательским прототипом. Стоит отметить, что статья в Nature Electronics была опубликована в марте 2026 года, что делает основное исследование примерно трехмесячным на момент более широкого освещения в СМИ. Статья AP, которая привлекла более широкое внимание к работе, является отложенной публикацией, а не отчетом о новом объявлении. Основные выводы были в общественном доступе с марта. Поскольку крупные компании, такие как Nvidia и Hyundai, стремятся к индустриализации робототехники и внедрению гуманоидных машин на заводах, вопрос о том, как люди будут взаимодействовать с этими машинами и управлять ими, остается в значительной степени без ответа. Браслет MIT предполагает, что интерфейс может быть не экраном или джойстиком, а рукой оператора, считываемой через кожу. Переход устройства из исследовательской лаборатории в продукт зависит от проблем, которые статья не рассматривает, включая стоимость производства, долговечность и то, обобщается ли модель машинного обучения на широкую популяцию анатомий рук без калибровки для каждого пользователя. Исследование с восемью добровольцами является доказательством концепции, а не клиническим испытанием. Но как демонстрация того, что физически возможно, носимое устройство, которое превращает любую человеческую руку в контроллер робота, не касаясь самой руки, является значительным шагом к тому, чтобы сделать телеприсутствие практичным вне специализированных лабораторий.