德国海德堡大学的ARIES实验室给了我们一幅关于辅助机器人和交互式exosuit的图片。该实验室的团队正在研究一种所谓的“exosuit”，它通过人工影响关节来帮助人们运动，同时逼真地保存体验——这当然需要一个复杂的生物力学系统。

为了创建并探索神经肌肉电刺激（NEMS）技术是否可以帮助精确地再现关节扭矩以及伴随的生理反应，如疲劳和代谢成果，科学家们使用TESLASUIT进行了研究。而他们的首选落在了手肘上。

在本文中，我们将介绍“肘部实验”的本质以及在此过程中得出的主要结论。

进入虚拟现实

虚拟和增强现实获得了巨大而有限的潜力，因为作为一项规则，你不能真正感受到它们，所以你的体验并不是100%沉浸式的。如今先进的“经典”机器人套装让你可以感觉和触摸到虚拟物体，但它们对于建模和执行精细操作来说过于笨重和笨拙，带宽差，工作空间有限这都是这项技术所显现出的弊端。为了实现更高要求的目标，ARIES实验室需要一个解决方案来解决所有这些缺点，于是他们找到了TESLASUIT——一种轻便、灵活且触感良好的穿戴式设备，TESLASUIT还采用了NEMS技术。

本质和方法论

为了了解NEMS在与虚拟物体互动时刺激关节和提供触觉假象的有效性，ARIES实验室做了以下工作：

开发了NEMS驱动的特定受试者触觉界面，用于在握住和举起物体的过程中预计肘部扭矩，以实时提供预期的肌肉电刺激；

通过监测生理和运动指标，在完全沉浸式虚拟环境中评估界面；

通过刺激肱二头肌和肱三头肌，模拟手臂上虚拟负载的效果，并在运动学响应、新陈代谢和疲劳感知方面将其与真实负载和空载条件进行比较。

研究人员使用他们专用的虚拟现实环境，该环境建立在Unity引擎上，以TESLASUIT、Oculus Rift S 3D visor和COSMED K5代谢消耗装置作为硬件支持。

实验中有12名参与者——10名女性和2名男性，年龄为27.4±3.8岁，身体健康，右撇子，身高（165.2±6.2厘米）和体重（62.25±7.9千克）正常。没有人有神经疾病的记录，所有受试者都表现出正常的关节活动范围和肌肉力量。  

志愿者在虚拟现实中会经历三个场景，之后用一个数字化的“幻影”重复动作和姿势。首先，他们必须举起并握住一个真实的物体，一个0.5公斤重的小立方体。在第二部分中，参与者与虚拟现实中的立方体类似物互动，接收来自TESLASUIT的触觉反馈。在最后一个实验中，他们只接受来自虚拟场景的视觉反馈，例如，手臂上没有负载。每种情况持续4分钟，为了排除疲劳可能导致的任何扭曲，受试者可在场景之间休息。

调整设备和虚拟环境可能是最微妙的部分

为了安排实验，研究人员首先根据最终测量的力度指定了肱二头肌和肱三头肌对不同NMES刺激的反应，并对立方体进行了参数化（尺寸、重量、密度），以便在虚拟空间中复制它。包括NMES反馈在内的设置，这些设置并不是针对每个受试者单独调整的，而是针对整个小组调整的，这样做的目的是为了保持同样的效果。研究人员认为这是可能的，能够实现这一想法的原因要归功于之前的等距校准和TESLASUIT的设计，与传统的电极系统相比，TESLASUIT并不需要在身体上精确的定位。

ARIES实验室基于NMES实时触觉反馈模型的控制器通过TESLASUIT根据运动阶段（伸展或弯曲）向二头肌和三头肌传递预期的力量，从而诱导肘部扭矩和握住并举起立方体的局部感觉。

结论

通过实验，从记录的结果中得出的主要结论是，NEMS，尤其是使用TESLASUIT再现关节扭矩是可行的。测量结果证明，基于NMES的触觉反馈可以可靠地模仿提起和握住——以及一般情况下的与实际物体的交互，而丰富了VR/AR体验更是在许多领域开辟了新的视野。ARIES实验室的研究完全符合最近的研究，这些研究表明NMES是在虚拟场景中提供触觉反馈的可用技术。

根据实验过程中记录的运动准确性运动学测量来判断，NEMS刺激不会影响最终的运动学，运动的准确性与真实负载和空载情况下一样。同时，TESLASUIT通过NEMS产生的触觉反馈可以像实际重量一样再现肘关节的类似扭矩。

这项研究首次记录了NMES刺激过程中相对于类似物理负荷的定量疲劳消耗。测量的消耗结果表明，就代谢努力而言，TESLASUIT提供的触觉反馈与实际负载条件相当，与手臂在无负载情况下的表现有显著差异。肌肉活动的感觉也是如此。

此外，根据ARIES实验室的统计分析，NEMS提供了几乎相同的自然感，就好像用户与真实而非虚拟的对象进行交互一样。

总结一下。ARIES实验室的研究事实证明，TESLASUIT和NEMS技术总体上能够通过肌肉电刺激有效而逼真地再现肘部（显然，不仅仅是肘部）的关节扭矩。它支持在虚拟现实中真实地模拟举重和其他与物体的交互行为，且具有类似的感觉和生理效果，就好像该物体是真实的一样。研究人员认为，像TESLASUIT这样以NEMS为动力的解决方案可以极大地扩展至许多领域：如，教育、培训专业人员（急救人员、消防员、士兵等危险职业)、运动、游戏、康复和各种远程操作，甚至远程手术等领域。