残缺的右前臂嵌入义肢中，再用这只义肢快速完成提重物、抓纸片、摞杯子、绕铁环、盲盒取物等动作，而且不能有失误……10月26日，在瑞士苏黎世举行的第三届全球辅助技术“奥运会”(又称“半机械人仿生奥运会”)中，中国选手徐敏最终以90分的成绩荣获本届大赛“上肢义肢”组冠军。
与徐敏“并肩作战”的，是东南大学和中国科学院苏州生物医学工程技术研究所的科研团队。他们通过增强义肢的运动可靠性、负载能力、灵巧性，让徐敏力克对手夺冠。此次夺冠，也是中国选手在全球顶级科技助残赛事中创造的最好成绩。
全球辅助技术“奥运会”由瑞士苏黎世联邦理工学院创立，每4年举办一届。
此次大赛中，上肢义肢组是该项赛事中竞争最为激烈的组别之一。选手们要一次性完成义肢提重物、双臂协作、精细物体抓取、盲盒抓取等10个义肢操作任务，以任务完成数量和完成时间判定成绩。
代表中国出征的上肢义肢团队共由7人组成，除了参赛选手徐敏，其中有5位科研人员均来自东南大学机器人传感与控制技术研究所宋爱国教授团队。
“此次比赛用到的义肢一共有三项核心技术，分别是肌电信号的解码识别、力感知与力反馈、灵巧机构的设计。”宋爱国介绍。
那么，义肢是如何与人体配合，以尽可能短的时间完成尽可能多的动作呢?
“人在做出某个动作前，是先由大脑感知周围环境，随后产生脑电波。脑电波沿着脊髓神经传输出去，当传递到前臂时，肌电信号就会控制肌肉收缩，继而驱动动作产生。要让残疾人灵活使用义肢，就需要帮助他们做好肌电的解码和识别。”宋爱国解释，研发团队在选手的前臂断肢的皮肤上贴了一对电极片，由它来解读、识别残肢肌电信号，再将其与义肢相连，驱动义肢运动。
比赛中，残疾人选手将操纵义肢手抓取多种物体，但由于残疾人控制义肢的信号源非常有限，确保手指、手腕的可靠运动成为需要攻克的问题。
团队领队、中国科学院苏州生物医学工程技术研究所博士后胡旭晖介绍：“我们为徐敏量身定制了穿戴式肩带，肩带内有拉伸传感器，可以监测徐敏弓背时的肩膀运动状态。传感器通过监测肩部位移信号，与残肢端获取的肌电信号协同，控制手指的开合角度以及手腕关节的旋转角度。弓背角度越大，肩部的位移量越大，手指开合度越大。反之亦然。”
比赛中，选手要抓取的物体、完成的动作差异很大，有时要能精细地拧灯泡、反转手腕摞杯子，有时要能提矿泉水瓶、握榔头、拎水壶。
那如何控制“手”上的力道?宋爱国介绍：“团队在义肢的手指上植入了力触觉传感器，用它来检测抓取物体时，义肢抓取力的大小和力的分布，可以通过震动刺激将信号传给手臂。如果抓取力越大，震动刺激就越强烈，选手就可以根据震动强度，决定要施加多大的力。”
比赛中的动作虽然都来自日常生活，但抓取一些精细的动作或者特殊的物体，对于上肢残疾人群来说仍有挑战。对此，团队因地制宜地设计义肢，让它们更灵活、稳定。
“例如，我们在义肢手指上设置了4个不同的抓取区。第一个功能区做得尽量水平，以便抓取纸片、药匙这些平直物体，第二个功能区做成内嵌的圆弧状，以便能握住榔头、瓶子等物质，第三个功能区做成半球面，可以抓珠子等圆形物体，第四个功能区设置在手指的两个关节处，便于做拎水壶等负重动作时固定物体位置。”胡旭晖说。
要在尽量短的时间内，以尽量少的失误完成规定动作，不仅考验义肢研制技术的稳定性、准确性，也要对复杂的赛场环境有很强的感知力。
胡旭晖介绍，比赛中有一个项目类似“开盲盒”，要让义肢穿过遮挡的毛刷，在肉眼看不见物体的情况下抓取硬度不同的圆柱体。为了让义肢拥有“眼睛”，团队在义肢手指中安装了摄像头，通过视觉识别技术，将捕捉到的图像信号转化为光信号，辅助徐敏完成了抓取，也让她成为所有参赛团队中唯一完成这项任务的选手。
“此次夺冠让我们意识到，要以满足残疾人的需求为出发点开展科研。今后，我们将研制人机共融感更强、操作功能更实用、日常使用更轻便的义肢手，让广大残疾人群体受益。”胡旭晖表示。
