对于CTRL Labs来说未来就是全部

如果你整天都可以戴着一个腕带，让你用简单的手和手指手势控制你周围的所有设备，甚至用你的头脑，那会怎么样?根据CTRL Labs的Dan Wetmore的说法，今天的人类问题是“我们的输出系统比我们的输入系统更受限制。”我们生活在一个充满触摸屏，鼠标和键盘的世界里，更不用说语音命令 - 所有控制我们周围机器的快速，有效的方式......以及受我们人体生理学限制的所有方法。

“我们与世界互动的唯一方式是通过我们的运动系统 - 无论是握手，说话......打字，”CTRL实验室临床和研究合作总监Wetmore在2019年嵌入式系统的演讲中告诉听众波士顿会议。“但我们说话和打字的速度有限。人体输出受到缓慢的机械运动和传感器设备的限制。“

当未来的车辆最终达到完全SAE 5级自主权时，它们几乎肯定会是电动的。本次网络研讨会将深入探讨未来车辆的控制策略，并提供汽车制造商计划如何构建新一代智能全电动自动驾驶汽车的方法。

总部位于纽约的CTRL实验室希望通过在运动神经系统之后直接克服这些局限性。该公司开发了一种可佩戴的肌电图(EMG)设备，采用腕戴式设计，可以从手腕中的神经中读取单个部分，并控制手部动作。这些信号可以比任何触觉输入明显更快地转换为电子设备上的控制动作。

但是CTRL Labs并不只是替换你的鼠标或键盘。该公司正在想象一个世界是全新的控制方案被创建，甚至机器本身也因此而改变。

“直接针对神经数据消除了约束，为新的，无法想象的控制创造了机会，”Wetmore告诉观众。“例如，没有理由你无法控制八肢，类似章鱼的机器人。我们的电机系统已经适应了与我们不同的机器。比如想一下乐器。“

为了达到这个效果，CTRL Labs团队训练机器学习模型，将EMG数据映射到特定的手和手指运动。根据Wetmore的说法，由于该模型能够随着时间的推移而学习，它可以基于佩戴者创建个性化控制，并且从输入到反馈也实现接近零延迟。

穿着者甚至不需要物理地移动他们的手或手腕。由于该装置从运动神经元读取仅仅是不可察觉的抽搐，因此需要更接近于思想的东西。“你可以握住你的手，但仍能激活肌肉以伸展手指，”Wetmore解释道。“这不仅仅是你的动作 - 这是你的意图......来自前臂肌肉的解码信号可以推断手部关节发生的事情。”

Wetmore补充说，这种特殊程度也可以对多任务处理的想法进行新的改变，并且可能会远离我们目前居住的“完全掌控”的世界。例如，当我们想到打字或控制视频游戏等任务时，我们就会假设我们的手被这一项任务所占据。然而，由于CTRL Labs的设备专注于特定神经元，它可以允许用户在执行其他操作的同时占用控制任务。来自Wetmore的视频进一步证明了当玩家能够握住其他物体，折叠他的手臂，甚至写作仍然可以控制视频游戏中的角色时。

建立在传感器系统之上的应用程序开辟了更多应用。将惯性测量单元(IMU)添加到设备允许它还读取手势的力，速度和功率。在一次演示视频中，Wetmore向ESC观众展示了一位佩戴该装置的研究人员能够在不同距离的屏幕上移动虚拟块，这取决于他移动手和手指的力度。

许多公司一直在研究脑机(BCI)或脑机接口的应用，用于各种用例，从虚拟现实娱乐到医疗保健。医学研究人员一直在为残疾患者积极开发精神控制的假肢。像波士顿的Neurable这样的公司正在研究思想控制游戏的应用程序。OpenBCI销售开源脑电图(EEG)耳机，针对DIY和Maker社区的成员，寻求开发自己的BCI应用程序。

Wetmore表示，CTRL实验室与其他许多公司的不同之处在于它选择了基于EMG的控制而不是EEG。“商业大脑 - 计算机接口专注于大脑本身，也可以包括侵入性植入物，”他说，并补充说，即使是非侵入性脑电图耳机有时也很麻烦且不切实际。“通过追踪电机系统，我们认为有更多的机会。有更多的信息可以获得可扩展，非侵入性和经济实惠的......人类的手是宇宙中最好的控制结构之一，控制手的神经主要在前臂。“

CTRL实验室正在进行的研究是基于早在20世纪60年代就开展的工作，当时研究发现有可能通过音频或视觉反馈训练人们自愿控制脊髓中的单个运动单元。

CTRL Lab的设备仍处于开发阶段，但该公司目前正在接受其早期访问开发人员计划的应用程序。Wetmore表示，该公司的目标是成为核心技术建设者，并将其技术许可给任何领域的合作伙伴。

他指出，该公司对其技术的医疗应用特别感兴趣。除了假肢应用，CTRL Labs相信其技术还可以帮助诊断和治疗神经系统疾病。帕金森症，精神分裂症，肌萎缩侧索硬化症和抑郁症等疾病都会出现与肌肉和运动相关的强烈信号，因为症状出现并持续存在。使用强大，准确的肌电图记录可以提供早期预警，并协助从这些条件康复。

Chris Wiltz是Design News的高级编辑，负责新兴技术，包括AI，VR / AR，区块链和机器人技术。