9、基于数据手套运动跟踪与功能性电刺激的康复与辅助学习协同技术

基于数据手套运动跟踪与功能性电刺激的康复与辅助学习协同技术

1. 引言

在研究、教育和培训环境中，对手和手臂的运动及姿势进行跟踪已十分常见，且其在实际应用领域的应用范围还在不断扩大。早期的有线手套设计采用嵌入式光学传感器，它由发光器和光电池通过柔性橡胶管连接而成，橡胶管会随手指运动而弯曲，光电池接收到的光会随橡胶管弯曲程度成比例减少，从而控制光电池的输出电压。后来，人们用表面有意损坏的光纤制造出性能更好、更易操作的传感器，这种传感器能使光传播随弯曲程度成比例衰减。更先进的基于双包层光纤的光纤传感器也有报道，这类传感器常用于高端有线手套，如虚拟编程语言（VPL）数据手套；而低成本的电容式和电阻式弯曲传感器则常用于消费级产品，如任天堂动力手套。此外，还可以通过在柔性基板上涂覆导电墨水来制造有线手套的可弯曲电阻式传感器。

在高保真手指运动跟踪和细微手指动作检测方面，可拉伸传感器能取得最佳效果。目前，可拉伸传感器采用电容式或电阻式技术制造。在相关工作中，采用了专门用于人体运动跟踪的先进、快速响应、广泛可拉伸的碳纳米管（CNT）基传感器。

本文重点探索将手和手指运动跟踪与人体肢体刺激和控制运动技术相结合的不同可能性。为此，考虑采用功能性电刺激（FES）方法，该方法常用于帮助恢复因中风或脊髓损伤而瘫痪患者的运动功能。它通过激活与肌肉群相连的神经组织，使肌肉收缩，从而带动手或脚运动。FES方法有不同的专业化形式，例如对侧控制功能性电刺激（CCFES）方法可根据对侧手的运动来调节瘫痪手的开合。这种双侧工作方式有助于中风后慢性运动障碍患者的肢体半球间促进，对称运动还能进一步减轻一些中风患者的上肢残疾程度，且在运动功能恢复方面比循环电刺激更具优势。其他FES专业化形式则将非瘫痪手的肌电感应与镜像疗法