游戏开发门外汉所见过的义肢及其它

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前言：下班回家路上听了小李老师的这期《我们离攻壳世界还有多远？》节目，和很多听众的感觉一样，很过瘾。在不禁感叹《攻壳机动队》制作者的远见卓识之外，也十分激动于想象中的 “黑科技” 其实离我们已经是这么近啦。我曾经有幸也接触过一部分这方面的知识，于是在这里斗胆来班门弄斧一下，希望能为听电台节目还觉得不够过瘾的朋友们再加点餐后甜点。
先从一个手术说起
靶向肌肉神经移植术（targeted muscle reinnervation, TMR），是由美国西北大学陶德博士 ( Dr. Todd ) 和芝加哥康复中心 ( Rehabilitation Institute of Chicago, RIC ) 合作研究出来的一项手术。它的目的在于帮助残疾人实现对机动假肢的控制，以及重建感官反馈。
以下面这个图为例，这是一位上臂截肢的残疾人。他所穿戴的，是先进的电动假肢。传统的假肢，要么就是根本不能动，比如虎克船长手上的钩子；或者是用按钮开关进行动作之间的调整，很简单的闭合或旋转。基本上在使用时，这些假肢都还是处于固定的状态。而图上的假肢看上去有很多关节可以活动，这些关节都是靠假肢上自带的马达进行驱动的。想要灵活的控制这些关节实现各种动作，那么就意味着我们得能够给它输入各种不同的控制指令。

其实我们人控制自己的手，那自由度比这可是大得多。但是我们却一点都不会觉得困扰，甚至根本都意识不到自己在进行 “控制” ( 因为这些已经变成由潜意识来帮助我们操作了 )。但是细究起来，这些关节都是由大脑神经操纵肌肉来控制的。
大家多少都知道，神经信号从大脑出来，传递到手上的肌肉，控制它们的收缩。肌肉群协同作用，从而实现各种动作。对于这位残疾朋友，当他失去手臂时，他末端残留的神经仍旧会继续工作的。但是由于本身受到了损害，再加上失去了以往控制的肌肉，导致所有的努力都得不到反馈，于是慢慢的，它们就会失去工作能力。而大脑也会慢慢忘记应该怎么去操纵自己的手了。
而这个手术所做的，就是把那些截肢后剩余的神经信号，转移到胸肌上。胸肌其实是个很妙的东西，锻炼身体的朋友们应该知道，这部分的肌肉是蛮难练的。而当进行完这个手术之后，如果你通过大脑，幻想自己对失去的手臂进行控制，你会发现你那怎么都练不出来的胸肌，居然能够按你脑中的节奏开始震动了。你的胸肌就犹如放大器，让那些残存的微弱的神经信号重新开始发挥作用。而以它为媒介，我们可以通过分析处理这些神经信号，来实现对高级假肢的实时而精确的多关节 ( 自由度 ) 控制。

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因为要利用受损部位的神经信号，那么对它们的成功移植越早，对于之后的训练控制就是越有利的。反过来，如果病人失去手臂太久，或者是从小因为感染或其它原因而失去了手臂，那么他们很可能已经不记得自己是如何控制手，或者说这条神经控制通道已经彻底关闭了。这并不是说他们就无法享受这项技术，而是意味着他们需要从零开始，重新通过训练来建立这种联系。
如何解读你的想法
抛开各种精妙的假肢设计不提，我还是把重点放在人这边。假设我们设计的假肢已经可以实现所有正常手的功能，那么如何让它知道使用者到底想用它做什么呢？答案自然还是从前面提到的神经信号上面来寻找。你可以从肌肉上来得到放大后的电信号，也可以在头皮上进行测量，甚至采用植入式传感器，插入皮肤或者头皮去检测神经信号。植入与非植入相比，采集到的信号会更准确，但是缺点也很明显，就是对使用者会带来不便。下面我想主要介绍的，是相对容易分析一点的肌电图 EMG。
前面提到过，肌肉有类似于放大器的作用。神经信号控制肌肉的收缩，而肌肉收缩时又会产生微弱电流，在皮肤的适当位置附着电极可以测定肌肉的电流，从而得到随时间变化的肌电图。下面这个图就展示了肌肉信号随着动作的变化。信号来自于 “腓肠肌”，也就是我们通常所说的 “脚肚子”，在小腿背后，收缩时帮助足向下弯，以及膝盖的弯曲。图中最上面的黑线，是实验者膝盖弯曲的角度。准确的说，是膝盖在侧面看过去弯曲的角度。因为关节的运动，是一个立体空间内多自由度的运动。

上图中肌肉的信号就是假肢的输入信号，膝盖关节弯曲的信号就是假肢的输出目标，如果我们能够在其中建立起某种对应关系，那么当假肢再次接受到肌肉信号时，它就能够分析出自己该如何来控制膝盖的弯曲了。实际上仅从上图来看，我们只比较整个图的头尾和中间，那么这个关系还是蛮明显的。当肌肉信号很微弱时，膝盖是完全打开的状态；当肌肉信号剧烈波动时，膝盖便开始了弯曲。
但是细心一点的朋友很快就会发现，在上图的中间部分，我们前面总结出来的规律似乎就行不通了。膝盖弯曲的角度，与肌肉信号的大小，并不是简单的线性关系。这个时候恐怕就得利用数学知识来建立两者之间更复杂的关系了。不过在这么做之前，我们跳出这些数据，重新审视一下这个运动过程。实际上在这个简单的跳跃动作中，参与到其中的肌肉，远远不止是脚肚子这一块。那么我们的思路就应该是，检测更多相关肌肉的信号，建立起这个肌肉群和动作之间的联系。
前人种树后人乘凉，已经有前辈们为我们总结好了人的各种动作都是由哪些肌肉群来控制。如果我们对某个动作有兴趣，就可以有的放矢的只研究和它相关的那几块肌肉的信号了。一个最简单的例子，当你手肘弯曲举哑铃时，肱二头肌收缩，肱三头肌拉伸；前臂伸展时，肱二头肌拉伸，肱三头肌收缩。在研究肘关节弯曲时，我们就应该同时考虑这两块肌肉的作用。

下图就是当实验者在行走时，一组腿上肌肉的信号变化图。很明显的可以看到这个人走了三步，所有的信号都呈现出了三个周期。在同一周期中，各个信号的变化规律是不同的。对于这样波动的信号，我们通常可以提取出一系列的特征值来描述信号，比如波动频率，波动幅值的大小等等。这样，通过这一组肌肉的特征值，我们就能更好的建立起它们和动作之间的关系了。

万物皆可游戏
到这里，对于肌肉控制，大概的思路已经为大家展示出来了。考虑到机核是一个可以讨论游戏的地方，那么也不妨介绍点游戏相关的内容。其实如果大家能够坚持看到这里的话， 相信自己稍微动一下脑子，也能冒出一堆利用肌肉信号来控制游戏的点子了。比如下面这个算命先生一般掐着手指弹吉他，其实就是利用了不同动作的肌肉变化，在用这些肌肉信号来控制游戏的输入。如果这个做得好了，以后玩吉他英雄就再也不用买外设了，空气吉他刷刷刷！！！

在看看下面这位，提着腿玩着俄罗斯方块，是不是很带感～说实话，大家有兴趣的话，不妨动动手，做一个出来毫无困难。

看了些胡逼的，在来个牛逼的。Myo，它们的产品可以让你通过姿态来进行控制。它利用到的不仅仅是肌肉信号，还有惯性测量单元 IMU 来帮助判断你的方位和旋转。199 美元，有兴趣吗？建议不要买，毕竟当年投简历直接秒拒。

上面说的是玩笑话，不过我确实觉得这产品不够好。我自己最介意的，是没有反馈。即便是在科研中，反馈也是非常前沿的一块。假肢也好，设备也好，它们应该不仅仅是我们对外输出的工具，同时也应该成为我们从外部获得输入的窗口。想象一下，你操纵假肢去拿一个苹果和一个网球，你能够通过假肢分辨出拿的到底是什么吗？要你从地上拿起一个空瓶子和一个装满水的瓶子，这时候你的操作策略会有不同吗？这些，才是这些设备需要为我们解决的。
最后 “福利”
本来是想连脑电信号一起介绍的，还是怕内容太枯燥，大家没兴趣。只上个图，供大家体会一下 “畅游” 在脑电波中的感觉。

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