Prêmio Hackaday 2023: LASK4 observa os movimentos dos dedos

O que você ganha quando combina um ESP32-S2, um modelo de aprendizado de máquina, alguns sensores de efeito Hall e um brinquedo de exercícios de preensão? [Turfptax] fez exatamente isso e criou o LASK4. As quatro molas empurram os pistões com pequenos ímãs sobre eles. Os sensores de efeito Hall determinam a posição do pistão e, como as molas são lineares, o ESP32 também pode estimar a força aplicada em um determinado dedo. Esses dados são transmitidos para um computador próximo por TCP. Uma pequena tela OLED mostra o status e um estojo impresso em 3D cria um pacote confortável.

Então, além de um excelente instrumento musical, para que serve isso? Primeiro, ele cria dados de treinamento bem rotulados quando combinados com o que é coletado pela banda do sensor muscular que discutimos anteriormente. A banda muscular mede vários sensores de pressão radialmente ao redor do antebraço. Com apenas alguns minutos de dados de treinamento, o sistema pode prever com precisão o movimento dos dedos usando o modelo de regressão de floresta aleatória.

Para que você usaria isto? É considerado um aparelho somatossensorial, podendo ser utilizado para fins fisioterapêuticos em reabilitação da mão, pois fornece feedback durante as sessões. Ou pode ser usado para treinar um controlador de forma eficiente.

É um projeto empolgante no GitHub sob uma licença de hardware OpenCERN. O código está em MicroPython e os arquivos PCB e STL estão incluídos. Estamos ansiosos para ver o que mais vem do projeto. Após o intervalo, há um vídeo de atualização de progresso.