ハッカデイ賞 2023: LASK4 は指の動きを監視します

ESP32-S2、機械学習モデル、いくつかのホール効果センサー、およびグリップ練習用玩具を組み合わせると何が得られるでしょうか? [Turfptax] はまさにそれを実行し、LASK4 を作成しました。 4 つのスプリングが小さな磁石が付いたピストンを押し下げます。 ホール効果センサーはピストンの位置を特定し、バネは線形であるため、ESP32 は特定の指にかかる力を推定することもできます。 このデータは、TCP 経由で近くのコンピューターにストリーミングされます。 小さな OLED スクリーンにステータスが表示され、整然とした 3D プリントされたケースが快適なパッケージを作り出しています。

では、優れた楽器以外に、これは何の役に立つのでしょうか？ まず、前に説明した筋肉センサー バンドによって収集されたデータと組み合わせると、適切にラベル付けされたトレーニング データが作成されます。 マッスルバンドは、前腕の周りの放射状にさまざまな圧力センサーを測定します。 わずか数分のトレーニング データがあれば、システムはランダム フォレスト回帰モデルを使用して指の動きを正確に予測できます。

何に使いますか？ これは体性感覚デバイスと考えられているため、セッション中にフィードバックを提供するため、手のリハビリテーションを受ける際の理学療法に使用できます。 あるいは、コントローラーを効率的にトレーニングするために使用することもできます。

これは、OpenCERN ハードウェア ライセンスに基づく GitHub 上のエキサイティングなプロジェクトです。 コードは MicroPython であり、PCB ファイルと STL ファイルが含まれています。 このプロジェクトからさらに何が生まれるか楽しみにしています。 休憩の後は、進捗状況の更新ビデオがあります。