我没想到会这样做！
看看我们能做什么
博多霍嫩
几个月前，我在戛纳的一个小组讨论会上讨论了赋予女孩权力的问题。 几个月后，我以一个我认为不会如此适用于个人的声明结束了那次谈话，“想象一下，当一个年轻女孩通过她的工作意识到她有多么强大时，她眼中的喜悦。” 走下我妻子打电话的舞台几分钟后，她就和我们的女儿在医院里了。
当生活发生
我的女儿 Lorelei 得了一种罕见的疾病，一种病毒感染，导致她的脊椎和大脑肿胀。 在接下来的几个小时里，她从一贯的厚颜无耻，俏皮的女孩，变成了一个呼吸困难，身体瘫痪的女孩。 当我在医院找到她时，她的左臂已经无法使用，核心肌肉严重无力，无法行走、站立或坐下，呼吸和说话都困难重重。
她被诊断出患有急性弛缓性脊髓炎，这是一种罕见的脊髓灰质炎样综合征，预后不佳。 在美国迄今发现的数百例病例中，一些儿童已经死亡，大多数儿童持续瘫痪，只有少数（不到 5%）完全康复。 我们不能接受！
我没坏！
我和我的女儿决定直面这一挑战。 除了按照医生和专家的建议进行所有操作外，我们还决定制造一个她可以佩戴的机器人辅助手臂。 我们从研究中得到了这个想法 外骨骼辅助器具 帮助瘫痪的人再次行走。 我们将通过构建外骨骼手臂来做同样的事情，通过允许她像往常一样使用她瘫痪的手臂来刺激康复。 我们会让它开源，接触比我们聪明得多的人，并记录我们所做的事情。 这样，我们也可以帮助我们在过去几周里遇到的其他同样瘫痪的孩子。
通过研究，我们知道大公司正在制造类似的设备，我们只需要弄清楚如何自己制造它。 造价便宜 10 倍，重量轻 10 倍，这样五岁的 Lorelei 就可以随时随地使用它。
“所以，这就是我们着手做的，我们为月球而战！”
现在，我可能应该告诉你，我们在机器人技术方面几乎没有经验。 事实上，我们现在所做的几乎所有事情都没有什么经验。 这就是这个故事的乐趣之一。 通过开放式创新和他人的帮助，我们可以做出令人惊奇的事情！
我们总结了挑战
住院期间，女儿的身体逐渐强壮，但左臂仍然瘫痪。 她可以移动手指和扭动手腕，但她的手臂和肩膀不太可能恢复运动。 当她的手臂处于零重力状态时，就像浸入水中时一样，她可以完成非常轻微的动作。 她能够在没有帮助的情况下将它向任一方向移动约 10 度。 这意味着至少有一个非常微弱的信号到达了她的肌肉，并且并不是所有的运动神经元都完全受损。 如果我们能弄清楚如何接收这些信号，我们就可以用它来控制机器人辅助手臂并鼓励建立新的神经连接。
这个辅助手臂还需要满足一些功能要求。 Lorelei 的肩膀真的很虚弱，因此，我们建造的任何东西都不能超过 150 克。 它还需要是可移动的，并且能够在至少 400 小时内每小时多次捡起至少 5 克重物。 它需要很容易修改，如果要在学校和她的朋友经常穿着，它需要轻便、舒适、漂亮！
不久之后，我们对我们想要做的事情有了一个粗略的想法：扫描 Lorelei 的手臂以获得精确的测量结果，为她的前臂和上臂打印出一个 3D 打印的手臂支架，然后将这两者与一个执行器连接起来，该执行器将通过我们将嵌入到 3D 打印支架中的传感器。
寻求帮助
几周后，我们对实现某些功能所需的所有组件有了很好的了解。 由于预算紧张，我们去购物了。 我们买了一个 Arduino、一个 EKG 板、各种传感器，并构建了一个手臂装置来测试它。
在得到许多人的大力帮助后，我们开始创建一些原型，最终得到了一个运行良好的原型。 它使用了我们放在一起进行测试的乐高积木。 现在我们准备好进入下一步了。
边走边学
我们需要转向 3D 打印。 然而，我们在准确扫描 Lorelei 的手臂以获得我们需要的精确测量方面遇到了一些挑战。 问题在于让她在旋转轴上保持稳定。 通常，您会使用昂贵的旋转平台，但我们没有那么奢侈。 相反，我们使用了一个盘子。 我会躺在地板上慢慢旋转它，很快就会得到很好的扫描。 有时，简单的解决方案是最好的！ 通过 3D 扫描，我们获得了所需的所有测量值。
我们最终设计了支架并使用 PLA 塑料将它们打印平整——PLA 塑料可以很容易地加热变得灵活，然后当它再次冷却时变得坚硬。 这将使我们能够加热它并将其模制在 Lorelei 的手臂周围，从而允许在设计和装配上进行微小的更改，只需通过加热和弯曲即可即时实施。 为了确保我们不会用加热的塑料烫伤她的手臂，我们制作了她手臂的铸件，这样我们就可以在铸件周围模制热塑料。 [VIDEO]
遇到障碍
我们最初开始使用的肌肉传感器位于肌肉上，并使用两个电极测量电信号。 这是我的手臂信号的图表。 您可以清楚地看到它何时放松以及何时主动拉动肌肉。
然后传感器会做的是过滤原始信号并将其归一化。 然后我们可以设置一个阈值来触发机械臂。 当我拉动肌肉时，机械臂会拉动，当我放松时，机械臂会再次落下。
但是，当试图让它为我女儿工作时，挑战就来了。 她的肌肉信号太弱了。 我们必须将阈值设置得如此之低，以至于它会无意中被她的心脏和其他肌肉信号触发。
创造性解决问题
我向 Lorelei 解释说，她的肌肉信号就像火车沿着轨道行驶，我们无法获得可靠的信号，因为轨道坏了。 几天后，在火车站，她用天才般的眼神看着我说：
“为什么我们只找火车？”
就是这样！ 让我们不要过滤掉信号并对其进行归一化，让我们看一下完整的信号。 我有计算机背景，对机器学习略知一二。 通过机器学习，您可以训练一种算法来筛选大量数据集并学习挑选出重要的数据点。 这就是图像识别和语音识别的工作原理。 如果我们对 Lorelei 来自她手臂的原始信号使用相同的过程，而不是对信号进行过滤和归一化，会怎样呢？ 我们能否训练一种算法来识别她何时试图拿起她的手臂并移动它？
我们再次创建了一个视频并发布了这个挑战来寻求建议。 很快，我们发现了一些有趣的选择和一家正在做类似事情的公司。 在几封电子邮件和一个电话之后，他们向我们发送了一个评估单元。 我们将 17 个电极连接到她的上臂：8 对和一个基线电极。 每对都会为我们提供一个单独的未过滤信号。 通过这些多个传感器，我们将能够查看通过 Lorelei 手臂传播的所有信号。
现在我们可以训练算法了。 罗蕾莱 (Lorelei) 会抬起她的手臂，它会记录下该信号数据。 然后她会放松，并尝试将她的手臂向下推，它会记录该数据。 经过几次训练后，该算法能够从大量信号噪声中识别出模式，然后我们可以用它来控制虚拟手臂。 [VIDEO]
就是这样！ 迎接下一个挑战。
求救电话
我们现在知道这种方法可行。 然而，我们用来接收信号的算法和技术是专有的，成本远高于我们的许可预算。
为什么不是每个人都能使用这项伟大的技术？ 我们想建立一个开源的肌电信号识别技术。 在过去的几个月里，来自世界各地的一群创新者与我女儿一起建造了一个开源机械臂，它比现有的机械臂轻 10 倍，价格便宜 10 倍。 这是我们迄今为止的故事， 来加入我们吧 并让它成为你的故事！
我们站在巨人的肩膀上！
我有一种生活哲学。 我们所做的一切都要感谢生活在我们面前的数十亿人。 我们有能力创造、创新和发明，但我们不能声称任何事物都是我们独自创造的。 我们用来创造的灵感很多都来自他人。 这是我们所有人的肩膀。 从这个项目一开始，我和我的女儿就知道我们想要这样做，不仅是为了我们自己，也是为了我们认识的所有因这种疾病而瘫痪的孩子。 我们希望很快这个原型就足够可靠，可以与成千上万像 Lorelei 一样的孩子分享。
通过公开分享我们所做的和学到的东西，我们可以帮助许多其他人，就像我们被帮助一样。
您可以在这里找到我们： https://www.facebook.com/OurKidsCanDoAnything
