Hackaday Prize 2023: LASK4는 손가락이 흔들리는 것을 지켜봅니다.

ESP32-S2, 기계 학습 모델, 일부 홀 효과 센서 및 그립 운동 장난감을 결합하면 무엇을 얻을 수 있습니까? [Turfptax]가 바로 그 일을 하고 LASK4를 만들었습니다. 4개의 스프링은 작은 자석이 달린 피스톤을 아래로 밀어냅니다. 홀 효과 센서는 피스톤의 위치를 ​​결정하고 스프링은 선형이므로 ESP32는 주어진 손가락에 가해지는 힘을 추정할 수도 있습니다. 그런 다음 이 데이터는 TCP를 통해 근처 컴퓨터로 스트리밍됩니다. 작은 OLED 화면으로 상태를 알 수 있고, 깔끔한 3D 프린팅 케이스로 편안한 패키지를 연출합니다.

그렇다면 이것은 훌륭한 악기 외에 어떤 용도로 사용됩니까? 첫째, 이전에 논의한 근육 센서 밴드에서 수집한 데이터와 결합하면 라벨이 잘 지정된 훈련 데이터를 생성합니다. 근육 밴드는 팔뚝 주위의 방사형으로 다양한 압력 센서를 측정합니다. 단 몇 분의 훈련 데이터만으로 시스템은 랜덤 포레스트 회귀 모델을 사용하여 손가락 움직임을 정확하게 예측할 수 있습니다.

무엇을 위해 사용하시겠습니까? 체성 감각 장치로 간주되므로 세션 중에 피드백을 제공하므로 손 재활을 받을 때 물리 치료에 사용할 수 있습니다. 또는 컨트롤러를 효율적으로 훈련시키는 데 사용될 수도 있습니다.

OpenCERN 하드웨어 라이선스에 따른 GitHub의 흥미로운 프로젝트입니다. 코드는 MicroPython에 있으며 PCB 및 STL 파일이 포함되어 있습니다. 우리는 이 프로젝트에서 또 어떤 결과가 나올지 기대하고 있습니다. 휴식 후에는 진행 상황 업데이트 영상이 있습니다.