设计类人仿生假肢一直是工程界的目标之一。为了测试生物模仿控制对设备内在性、学习和自动性的影响，研究人员比较了生物模仿和非生物模仿控制策略在非残障参与者学习如何控制可穿戴肌电仿生手的表现。研究发现，生物模仿用户在训练早期具有更快和更直观的控制能力，而任意控制用户则在训练后期达到生物模仿用户的表现水平。总体而言，生物模仿和任意控制策略各有优势，最佳策略可能是在生物模仿和任意控制之间取得灵活的平衡，根据用户需求和训练机会来选择最适合的策略。
在科幻电影中，卢克·天行者展示了高度灵巧的仿生假肢手，远超现实技术水平。尽管现代仿生假肢在操作性上仍有限制，但设计不断创新，越来越接近生物手。然而，基于生物模仿设计的假设可能存在挑战，最近研究表明大脑对待生物手与外部设备不同。对于假肢用户的满意度和设备抛弃率较高，需要重新评估研究重点，考虑其他设计因素而非单纯生物模仿。一项研究比较了生物模仿和非生物模仿的运动控制策略，发现非生物模仿策略可能在学习和泛化方面表现更佳。
实验结果分析
为比较仿生学和任意控制策略，在测试仿生手技能学习过程中关注了体感、早期和后期训练表现、控制自动性以及对新控制映射的泛化。重点评估了速度、灵巧性和手势切换等三个肌电控制技能以量化运动表现。在确保运动能力不影响结果的前提下，参与者进行了弹道抓取任务测试，观察发现在使用仿生手和生物手时，他们的运动能力相近。通过测试分类器性能，结果显示所有参与者在不同控制策略之间的准确率没有差异，因此技能学习中的群体差异不是由于运动能力或分类器性能固有差异所致。
图2 | 肌电信号分类准确性。a、b，显示了从仿生手系统获得的肌电信号的示例可视化，以及一个参与者进行每种手势持续20秒时的实时肌电信号和分类决策。c，分别对仿生组的3种手势类别的平均分类准确性矩阵进行了评估。d，两个受训组在训练的第一天（D1）和最后一天（D4）之间显示出平均分类准确性的显著增加。e，对仿生和任意组的5种手势类别的平均分类准确性矩阵进行了评估。f，在受训组中，平均分类准确性没有显著差异。
研究评估了参与者在训练前后对仿生手的感知体验变化。结果显示，训练后参与者身体所有权和代理性显著增加，但视觉外观未见变化。与未训练组相比，训练组在体验上有所增加。虽然在体验增加程度上未发现差异，但仿生和任意用户在所有权和代理方面表现出定性更大的增加。总体而言，与预期相反，仿生控制并未提供明显增强的体验感，引发了技能学习方面的进一步研究问题。
研究人员对晚期训练的运动表现进行了分析。结果显示，在速度任务和灵巧任务中，所有接受训练的参与者都有所提高，但组别之间没有显著差异。尽管仿生用户在速度任务中一开始表现优异，随着训练，优势逐渐减小。在学习更复杂的灵巧和手势切换控制时，不论控制策略如何，仿生控制并未显示出优势。
成功整合仿生假肢的关键是具备多任务处理能力，使注意资源能够在不影响设备控制的情况下转移到其他任务上。研究人员对参与者进行了认知-运动任务测试，发现仿生控制在训练初期比任意控制更自动化，但随着持续训练，二者变得相似。参与者报告在训练过程中控制困难明显减少，但不同控制策略对主观体验无显著影响。
在训练初期，任意用户的速度延迟可能由两个主要原因导致：首先，他们在进行抓取动作时可能存在认知劣势，需要更多时间来重新生成相关运动；其次，他们的肌肉收缩可能需要更精确才能达到与仿生用户相同的分类准确率，尤其是对于特定训练姿势。进一步分析表明，速度组别差异可能是由控制策略的肌电姿势相似性和围绕策略映射的控制自动性的组合所加剧的。
在假肢控制中，测试不同控制策略的学习效果和泛化能力十分重要。通过最终的训练后测试阶段，使用新手势重新校准参与者的控制器，测试他们的速度、灵巧性和控制难度。研究结果显示，任意训练能够显著提高对新控制映射的控制泛化能力，而仿生组表现没有泛化迹象。
研究结论与讨论
研究发现，在多项任务中，仿生控制并未带来明显优势，尤其在任务难度增加时。相比之下，任意控制在泛化能力上表现更优，可能是因为它促使用户发展更通用、适应性更强的动作表示。因此，非仿生控制方案在辅助仿生器械领域具有巨大潜力。对于假肢用户来说，成功使用不同假肢设备需要具备灵活、适应性强的控制能力，因此控制的泛化对于操作单个或多个末端假肢设备都是基本要求。由于外部和内部因素的影响，用户必须具备灵活的、可泛化的控制手势表示，从而使他们的控制和运动学习不严格依赖于单一策略、手臂姿势、时间等因素。
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