《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering》：A Novel Tactile- Triggered Control Strategy for Prosthetic Hands: Design and Performance Verification
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本研究针对表面肌电信号(sEMG)控制假手在实际应用中存在的信号变异性和残肢肌群不足等问题，创新性地提出基于多轴触觉传感器的有限状态机(FSM)控制策略。通过三项对比实验验证，该方法在仿生手开合控制中展现出优于EMG模式识别(EMG-PR)的抓取稳定性，能有效消除手臂姿势变化对控制性能的影响，同时避免用户肌肉疲劳，为假肢控制提供了非肌电范式的重要补充方案。
在智能假肢技术快速发展的今天，仿生手的控制精度始终是制约其临床应用的瓶颈。传统基于表面肌电信号(surface electromyogram, sEMG)的模式识别控制方法虽被广泛研究，但在日常使用中面临两大挑战：sEMG信号易受肢体姿势变化影响而产生波动，以及截肢患者残留肌群信号采集不充分的问题。这导致现有肌电假手在实际操作中常出现抓取不稳、误触发等情况。值得注意的是，人类在抓取物体时天然依赖触觉反馈来调节抓握力度，这种生物力学特性为假肢控制提供了新的思路。
为突破现有技术局限，发表在《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering》的研究团队提出了一种创新的触觉触发式控制策略。该研究通过系统性的实验设计，验证了基于多轴触觉传感器的有限状态机(finite state machine, FSM)控制在仿生手操作中的优越性。与传统的sEMG模式识别(EMG-PR)方法相比，这种触觉驱动的方式更贴近人类自然抓取行为的生理机制。
关键技术方法包括：1）构建基于多轴触觉传感器的信号采集系统；2）设计有限状态机控制算法实现运动意图识别；3）开发集成化假肢控制系统；4）招募健康受试者和经桡动脉截肢患者组成样本队列进行三轮对比实验。
研究结果通过三个递进式的实验模块得到验证：
"控制性能验证"表明，触觉触发控制在不同抓取任务中保持稳定的力调节能力，而EMG-PR方法则受手臂姿势变化影响显著。
"抓取稳定性测试"显示，触觉控制策略成功实现了对5种不同形状尺寸物体的自适应抓取，破损率较EMG-PR降低62%。
"跨群体验证"环节同时包含健康受试者和截肢患者，证实触觉控制策略在残肢群体中同样保持优越性能，且有效避免了长期使用导致的肌肉疲劳。
研究结论明确指出，触觉触发控制不仅可作为独立的非肌电控制范式，更能与现有肌电控制形成互补。这种多模态融合 approach 为解决假肢抓取稳定性问题提供了新思路，特别适合应对日常生活中的复杂操作场景。该技术的临床转化潜力显著，有望提升截肢患者使用假肢的体验感和实用性。
值得注意的是，这种控制策略模拟了人类抓取过程中的触觉-运动协调机制，通过实时触觉反馈动态调整抓握力度，实现了更接近生理状态的闭环控制。相比开环的EMG-PR控制，这种仿生设计理念更符合人体工程学要求，为下一代智能假肢的开发指明了方向。
