Credit: CC0公共领域四肢瘫痪患者是自己身体的囚犯，无法说话或进行最轻微的运动。研究人员多年来一直致力于开发能够帮助这些患者独立完成某些任务的系统。EPFL学习算法和系统实验室的负责人奥德·比拉德教授说:“脊髓损伤的人通常会经历永久性的神经缺陷和严重的运动障碍，这使得他们甚至无法完成最简单的任务，比如抓住一个物体。“机器人的帮助可以帮助这些人恢复一些失去的灵巧性，因为机器人可以代替他们执行任务。”比拉德教授与何塞·德尔·米尔兰教授一起进行了一项研究，后者当时是EPFL脑机接口实验室的负责人，但后来搬到了德克萨斯大学。这两个研究小组开发了一种计算机程序，可以利用病人大脑发出的电信号来控制机器人。不需要语音控制或触摸功能；患者可以简单地用他们的思想移动机器人。这项研究发表在《通讯生物学》上。
避开障碍
为了开发他们的系统，研究人员从几年前开发的机械臂开始。这个手臂可以从右向左前后移动，重新定位它前面的物体，并绕过它路径上的物体。“在我们的研究中，我们设计了一个机器人来躲避障碍物，但我们可以选择任何其他类型的任务，比如倒杯水或推拉物体，”比拉德教授说。
工程师们首先改进了机器人避开障碍物的机制，使其更加精确。比拉德教授实验室的博士生卡罗琳娜·加斯帕尔·平托·拉莫斯·科雷亚(Carolina Gaspar Pinto Ramos Correia)说:“起初，机器人会选择一条对一些障碍物来说太宽的路径，走得太远，对其他障碍物来说不够宽，保持得太近。“由于我们机器人的目标是帮助瘫痪患者，我们必须找到一种方法，让用户能够与它交流，而不需要说话或移动。”
可以从思想中学习的算法
这需要开发一种算法，只根据病人的想法来调整机器人的动作。该算法被连接到一个装有电极的头帽上，用于对患者的大脑活动进行脑电图扫描。要使用这个系统，病人只需要看着机器人。如果机器人做出不正确的动作，患者的大脑会通过一个清晰可辨的信号发出“错误信息”，就好像患者在说“不，不是那样的。”然后机器人会明白它所做的是错的——但起初它不知道确切的原因。例如，它离物体太近还是太远？为了帮助机器人找到正确的答案，错误信息被输入到算法中，该算法使用反向强化学习方法来计算出患者想要什么以及机器人需要采取什么行动。这是通过反复试验的过程来完成的，机器人通过试验不同的动作来看哪一个是正确的。这个过程进行得非常快——机器人通常只需要三到五次尝试就能做出正确的反应并实现患者的愿望。“机器人的人工智能程序可以无所事事地学习说唱，但当它犯错时，你必须告诉它，这样它才能纠正自己的行为，”米伦教授说，“开发错误信号的检测技术是我们面临的最大技术挑战之一。”该研究的主要作者Iason Batzianoulis补充道:“在我们的研究中，特别困难的是将患者的大脑活动与机器人的控制系统联系起来——或者换句话说，将患者的大脑信号‘翻译’成机器人执行的动作。我们通过使用机器学习将特定的大脑信号与特定的任务联系起来。然后，我们将这些任务与单个机器人控制关联起来，这样机器人就能按照病人的想法去做。”
下一步:精神控制轮椅
研究人员希望最终使用他们的算法来控制轮椅。“目前仍有许多工程障碍需要克服，”比拉德教授表示。“轮椅带来了一系列全新的挑战，因为病人和机器人都在运动。”该团队还计划将他们的算法用于机器人，该机器人可以读取几种不同类型的信号，并将从大脑接收的数据与视觉运动功能接收的数据进行协调。
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