Premio Hackaday 2023: LASK4 osserva quelle dita che si muovono

Cosa ottieni combinando un ESP32-S2, un modello di apprendimento automatico, alcuni sensori a effetto Hall e un giocattolo per esercizi di presa? [Turfptax] ha fatto proprio questo e ha creato LASK4. Le quattro molle spingono verso il basso i pistoni con minuscoli magneti su di essi. I sensori ad effetto Hall determinano la posizione del pistone e, poiché le molle sono lineari, l'ESP32 può anche stimare la forza applicata su un determinato dito. Questi dati vengono quindi trasmessi in streaming a un computer vicino tramite TCP. Un piccolo schermo OLED mostra lo stato e una custodia ordinata stampata in 3D crea una confezione confortevole.

Quindi, oltre ad essere un eccellente strumento musicale, a cosa serve? Innanzitutto, crea dati di allenamento ben etichettati se combinati con quanto raccolto dalla fascia del sensore muscolare di cui abbiamo discusso in precedenza. La fascia muscolare misura diversi sensori di pressione radialmente attorno all'avambraccio. Con solo pochi minuti di dati di addestramento, il sistema può prevedere con precisione il movimento delle dita utilizzando il modello di regressione casuale della foresta.

Per cosa lo utilizzeresti? È considerato un dispositivo somatosensoriale, quindi può essere utilizzato per la terapia fisica durante la riabilitazione della mano, poiché fornisce feedback durante le sessioni. Oppure potrebbe essere utilizzato per addestrare un controllore in modo efficiente.

È un progetto entusiasmante su GitHub con una licenza hardware OpenCERN. Il codice è in MicroPython e i file PCB e STL sono inclusi. Non vediamo l'ora di vedere cos'altro verrà fuori dal progetto. Dopo la pausa, c'è un video di aggiornamento sui progressi.