惊奇！开发板Jetson Nano支持便携式AI假肢，比树莓派好

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视频介绍

近年来，基于深度学习的神经解码器已成为实现神经假肢灵巧、直觉控制的主要方法。人类甚至已经设想出了这种假肢在医学领域的广泛应用图景。研究者提出了一种基于嵌入式深度学习控制的神经假肢实现。该研究中的神经解码器基于RNN架构设计，部署在NVIDIA Jetson Nano上。它拥有不错的AI算力，但体格非常小巧，假肢安装者可以实时控制每一根手指，还能自由移动。无论是在实验室还是真实环境下，该系统都能提供鲁棒、准确、低延迟的单个手指控制。该系统包含Scorpius神经接口、带有定制载板的Jetson Nano、定制的手臂控制器以及一个可多次充电的锂电池。在实际应用中，整个系统都可以集成到假肢内部。每个Scorpius设备有8个记录通道，配有频率整形放大器和高精度模数转换器。根据需要的通道数量，可以配置多个设备。FS神经记录器被证明能够在抑制artifact的同时获得超低噪声神经信号。原始的神经数据会直接传输到电脑进行进一步处理。该系统的核心是由Jetson Nano平台支撑的 AI引擎。在这个系统中，训练好的深度学习模型被部署到AI引擎上，实时地将神经信号转化为个体手指运动的真实意图。最后的预测被发送到手部控制器来驱动假手。