在科幻小说中经常出现人的肢体与其控制的人工肢体结合在一起，增强人的运动能力，例如第三只手臂，这种运动自由度(DoF)的增加可以使一个人完成无法单靠自然肢体实现的任务，这种技术源于最初对个人功能受损的恢复，例如基于BCI系统的康复机器人，但有所不同的是，它不受传统的神经修复技术的限制，因为它不需要完美替代失去的功能，也不受自然外观的约束，主要目的为在不影响人体自然运动的情况下增加人体的运动能力。在这方面，有研究表明天生六指的人可以控制多个多余的DoF，这令他们有超出常人的操纵能力，且没有任何明显的运动缺陷。但人类是否可以学会控制他们人工多余的DoF(sDoF)，以及这是否能增强运动能力尚不清楚，且里面存在各种技术性和伦理性问题，这需要大量的实验基础证实和行业规范的制定。
图1 DoF增加概念与自然增加a为人工额外的人手来做组装工作；b为天生六根手指，具有卓越的操作能力；c为第三臂帮助偏瘫患者的日常生活活动，代表运动功能的代替；d 为Centaur机器人的稳定性和行走辅助；e为手术过程中用双手和一个神经接口控制三个工具；f为与移动设备之间的交互增强，因此可以腾出一只手来操作地图。
1 运动增强的分类
运动增强可以根据被增强动作的特定方面进行分类，现有的运动增强形式包括：
- 用户力量或速度的增强。例如减少外骨骼和外套的物理负荷，以及汽车的加速。
- 利用耙子或内窥镜等工具，或通过远程操作或空间外的操作，扩大自然肢体的空间范围。
- 通过处理用户的指令信号，消除运动系统局限的指令增强。例如，在机器人辅助手术中，使用带有离合器的专用手柄在不同工具之间切换控制，或者通过机器人传感接口主动消除噪声来减少震颤，从而改进眼部手术。
一般增加机械自由度的数量不足以增加自由度，因为增加的自由度需要在一定程度上独立于自然自由度才能进行控制，这可以通过三种不同的方式实现：
- 通过使用自主控制的设备，自主DoF的增加扩展了参与一个或多个任务的DoF的数量。例如，机器人可以帮助人类用户搬运物体。
- 通过迁移增加DoF，让用户控制sDoF。但这只是通过重新利用与任务无关的其他DoF来扩展任务中涉及的移动DoF的数量。例如在使用三种工具的手术中，用脚控制第三只手臂。
- 用户通过扩展身体的总运动自由度来控制sDoF。例如由神经活动驱动的第三只手臂，它可以独立于自然肢体并与自然肢体同时控制，同时保留全部的自然运动能力。
图2人体运动增强的不同概念及主要特征分析每一种增强形式的标识说明了示例应用。5个直方图表示增强的形式是否比他们的身体赋予用户更多的自由度，是否为用户提供了明确的控制，以及每个设备扩展使用的准备程度，以及需要多少反馈和训练。
2 运动增强的特征
DoF增强通常包括三个组件：提供sDoF的额外效应器(SE)，将用户意图转换为SE命令的命令界面；以及反馈装置，该反馈装置向用户反馈SE状态，SE控制的命令接口，主要有三种接口形式：
- 身体接口测量运动或身体部分的力。身体接口一般是非侵入性的，可以使用肢体运动，或来自头部的信息，如凝视、面部表情或舌动。
- 肌肉接口采集肌肉活动指挥SE。无创接口可以使用表面肌电图（EMG）、磁电图、超声波或肌内EMG作为有创替代。
- 神经接口从神经系统中提取信号。非侵入性接口可能使用脑电图/脑磁图（EEG/MEG）、功能磁共振成像（fMRI）、功能近红外光谱（fNIRS）或运动单位的尖峰活动。也包括测量大脑、脊髓或肌内信号的侵入性接口。
图3 DoF增加接口
3 感觉反馈和训练
感觉反馈在丰富使用者的体验和控制方面起着关键作用，而sDoF的感觉反馈不应该取代自然肢体反馈，而应该作为对自然肢体反馈的延伸和补充，结合内部表征和自然肢体，可以减弱SE控制的心理建设难度。一般无创性接口的反馈可以转化为电信号塑造SE的本体感觉反馈，但无创技术能提供的信息一般比较粗糙，改进的有创接口技术可以提供更全面更多维的反馈信息，但其有创性限制了它的应用。除了反馈，增强的性能也至关重要，这主要依赖系统和人体的学习交互，学习进程中，人类用户一般可以预测机器的动作，其基本的学习过程可能与改进的视觉运动协调能力和力场的学习相对应，而这些能力是可以很快学会的。但对于增强的DoF，为了达到精确的控制，往往需要花费比自然肢体学习多好几倍的时间。
图4现有的DoF增加系统 a 为1982年第三只手的艺术幻象；b和c分别为自主增强的例子；d和e为迁移增强术的例子；f为多指的触觉反馈；g为由脚控制的多臂抓取；h为无创接口增强，由胫前肌运动神经元控制2D光标；i为ECoG活动和手指运动同时控制2D光标。
4 面向人体的有效运动增强
在过去的十年中，DoF增加领域的研究活动稳步增加。一系列开创性的研究探索了各种机器人SEs及其自主或基于运动/肌肉的控制，以及它们在增强运动方面的应用。目前研究讨论的问题主要有：DoF增强能增强现实生活中的功能能力吗? 人类用户是否认为这种增强是有用的或可接受的? DoF扩展是否可能? 如果可能，哪些身体信号可以支持它，神经系统还能控制多少增加DoF? DoF增强的反馈如何改变用户的性能和SE表现? 怎样才能最好地传递这种反馈?大脑如何代管多余的肢体? 哪一种大脑重组是由使用DoF增强设备引起的? 以及在DoF增加的获得和控制基础上的可塑性和算法规则，这些都将在未来依靠系统算法的改进和神经科学的支持。
目前，在医疗、工业和商业领域，特别是需要多人协作的领域，已经提出了许多增加DoF的建议。但没有明确的证据表明受试者使用多余肢体是否会提高表现，并且在安全和监管限制下，SE是否可以在实际环境中使用。以上所有形式的增强都基于更好地理解潜在的计算和神经机制，这依靠大量的人体实验验证分析，考虑受试者的评价以及精准的外科手术技术，这些系统和人体的限制应该在新的专门协议中考虑设计。
论文信息：
Eden, J., Bräcklein, M., Ibáñez, J. et al. Principles of human movement augmentation and the challenges in making it a reality. Nat Commun 13, 1345 (2022). https://doi.org/10.1038/s41467-022-28725-7
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