仿生机械手技术团队到现在已经持续研发了七年多的时间🕆😴了，主要的研发方向是肌电信号和精密机械电气以及人工智能技术的结合，这种技术研发方向世界上也只有梅溪湖大学机器人研究院这么做，这个也是杨杰要求的。
到现在为止，技术团队已经研制出至少三版仿生🕑机械手了，最新版的这款机械手可🅊🄺🂥以根据使用者意图完成10多种种动作，帮助上肢缺失残🚻😧🃴疾人自主完成吃饭、喝水、提东西、写字等日常生活需要的动作。
这款仿生机械手通过手势识别控制⚀🎑🐛系统收集手臂上肌肉生物电信号，然后通过人工智能算法识别动作意图，最终通过复杂的机械设计让智能仿生手按照患者🐮🃊🖇意图活动。
现阶段来说，国内外做传统的肌电假肢还是仿生🕑手在研发设计中都还没有用到人工智能技术。
而梅溪湖机器🏲人研究院通过添加人工智能边缘计算的模块，这中间也是募集了不少的用户贡献自己的肌电信号作为数据库，经过人工智能算法进行训练，然后产生意图识别的模型🂑🎉🏒。
技术团队在这个中间也是研发🅉🄭🀱出了实现高精度肌电信号采集的神经接口和生物传感器阵列技术，而且是无创的，开发出来的肌电手环就像是一个麦克风阵列，能够放大并且采集各个方向生物信号。
当然，采集还不是最难的，最难的如何准确地分辨这些肌电信号代表的是用户的什么意图，这个需要🗔进行大🍪🕐量的采集数据作为基础，要建立很多的算法🃞来识别出用户的动作意图。
在大量的实验中，神经信号会随着人的疲劳度、注意力状态等产生变化，而且对于失去双手之🏇😀♼后的残疾人让他再去想象控制手这一过程本身也就比较困难，可以说是非常复杂艰难的。
技术团队也是🏲持续研发了七年多才终于取得了很大的🜒突🐋♷破，现在梅溪湖大学机器人研究院在这方面却是走在世界前列。
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