MIT開發超音波腕帶追蹤技術 讓機器手臂精準模擬人類手部動作

MIT突破人機交互瓶頸 超音波成像賦予機器手臂靈巧度

人類手部是身體最複雜的運動器官，協調34條肌肉、27個關節和超過100條肌腱與韌帶，完成從精細書寫到靈活取物的無數動作。相較之下，機器人在模仿人手靈巧度方面長期表現欠佳——主要瓶頸在於研究人員難以精確捕捉皮膚下方肌肉與肌腱的實時狀況。

麻省理工學院（MIT）機械工程教授趙選賀與來自MIT及南加州大學的研究團隊，開發出一款革新性的超音波腕帶系統，首次實現了從皮下組織影像到機器手臂精準控制的完整轉換流程。

「看穿皮膚」的黑科技：超音波腕帶工作原理

該腕帶核心是微型化的超音波貼片——縮小版的醫療超音波換能器，採用生物相容性水凝膠材料安全貼附於皮膚。當使用者移動手指或手掌時，貼片即時產生手腕肌肉、肌腱與韌帶的超音波影像。

博士後研究員盧耕熙以生動比喻解釋其原理：「手腕裡的肌腱和肌肉就像拉動提線木偶的絲線，手指則是木偶本身。每次拍下這些絲線的狀態，就能推斷手部實時位置。」

訓練有素的AI演算法接收這些超音波影像串流，透過人工精細標注的訓練資料集，持續將影像特徵轉譯為五根手指與手掌的三維位置座標，進而通過無線傳輸驅動機器手臂的各個關節。

實驗驗證：機器手臂「學會」彈琴和投籃

研究團隊的實驗演示令人印象深刻。配戴腕帶的使用者進行手部動作時，連接的機器手臂能同步複製其動作——使用者彈奏鋼琴旋律，機器手指精準按下琴鍵；使用者投擲迷你籃球，機器手臂協調動作完成投籃。此外，腕帶系統也能操控電腦螢幕上的虛擬物體，使用者透過捏合手指動作實現虛擬物件的放大與縮小。

這些演示證明該系統不僅能捕捉簡單的手勢，更能識別複雜、精密的手部肌肉協調動作。

走向實用：三大優化方向與應用前景

目前腕帶體積與手機相當，研究團隊計畫進一步縮小硬體尺寸以提升易用性。同時，他們正擴大訓練資料集，納入不同手部尺寸、手指形狀的志願者動作，強化AI模型的泛化能力與準確度。

趙選賀教授表示：「透過手腕可穿戴式超音波成像來追蹤靈巧手部動作，是目前最先進的方式。這些腕帶能為虛擬實境和機器手臂提供直覺、多功能的控制介面。」

團隊的長期願景涵蓋三大應用領域：一是訓練人形機器人執行外科手術等精密操作任務；二是在虛擬實境和遊戲環境中提供自然的物件操控與互動體驗；三是開發通用型可穿戴追蹤器，讓廣泛使用者群體能高靈巧度地遠端操控機器人或虛擬化身。