Классификация систем
Программное обеспечение бионических систем подразделяется по нескольким ключевым критериям: типу управления, уровню автономности, методам обратной связи и используемым аппаратным платформам.
По типу управления
Прямое управление
Direct Control
Пользователь напрягает конкретные мышцы, чтобы напрямую активировать определенный мотор или сустав протеза.
Распознавание паттернов
Pattern Recognition
Использование алгоритмов машинного обучения для анализа комплексного сигнала множества мышц и распознавания сложного намерения.
Пропорциональное управление
Proportional Control
Скорость и сила движения протеза напрямую зависят от интенсивности (силы) мышечного сокращения пользователя.
Режимное управление
Mode-Based Control
Переключение между различными состояниями или хватами с помощью триггеров (например, двойного сокращения мышцы или приложения в смартфоне).
По уровню автономности
Полностью управляемые пользователем
Система выполняет только те движения, которые инициированы непосредственно человеком, без вмешательства автоматики.
Полуавтономные системы
Протез самостоятельно выполняет микрокорректировки, например, автозатягивание хвата при выскальзывании предмета.
Системы с элементами ИИ
Используют адаптивные алгоритмы, предиктивные модели и нейросети для угадывания намерений и подстройки под местность (для ног).
По типу обратной связи
Без тактильной отдачи
Системы ориентированы только на визуальный контроль со стороны пользователя. Пользователь смотрит, захватил ли протез предмет.
Сенсорная связь
Оснащены тактильными датчиками на кончиках пальцев или стопе. Передают информацию через вибрацию или электростимуляцию кожи (TENS).
Мультимодальные
Сложное сочетание тактильной, визуальной (LED-индикаторы на корпусе) и аудио-обратной связи для полного контроля состояния устройства.
Аппаратные платформы
Микроконтроллеры
ARM Cortex-M, ESP32
Энергоэффективные чипы, подходящие для базовой фильтрации сигналов и считывания паттернов в реальном времени с низким потреблением заряда.
SoC
Системы на кристалле
Комплексные микросхемы, объединяющие в себе процессор, память и контроллеры ввода-вывода. Отлично подходят для IoT-протезов и связи со смартфоном.
DSP-процессоры
Специализированные чипы
Процессоры, архитектура которых оптимизирована специально для математических вычислений и цифровой обработки потоковых аналоговых биосигналов.