很少有人知道当手臂拿起一个球时神经、臂膀和传感系统之间的交互。为了模拟这一自然反应过程，可以通过微处理器、嵌入式控制软件、执行机构和传感器来构造这一系统从而来研究它们之间的复杂关系。这也是美国国防高级研究计划署（DARPA）革命性假肢计划所面临的挑战。
美国约翰霍普金斯大学应用物理实验室是领导性的全球团队，包括政府机构、大学、私有企业，他们的任务是开发世界上最先进的假肢，此假肢由神经输入控制，使佩戴者感觉是一个真的手臂一样能够以一定的速度、灵敏度和力去运动。先进的传感反馈技术能够感知物理输入，如压力、力和温度。
这个项目中具有里程碑意义的关键部分是虚拟综合环境的开发，一个完整的手臂系统的仿真环境使用The Mathworks工具和基于模型设计。虚拟综合环境具有标准化的架构和定义完善的界面，能够使二十多不同领域专家很好地合作。
The Mathworks工具基于模型设计也被用在其他开发阶段，包括对臂的机械系统进行建模、测试新的神经解码算法和开发与验证控制算法。
为 DARPA计划开发的两个原型手臂使用了目标肌肉神经系统，这项技术是由芝加哥康复研究院Todd Kuiken博士研发的，内容包括从被切除手臂到未使用的伤害处的肌肉区域的残留神经的传输。在临床评估中，第一个原型能够使患者完成各种功能任务，包括从口袋里拿一个信用卡。
虚拟的集成环境的体系结构
VIE架构包括五个主要模块：输入，信号分析，控制，植物，和演示。
输入模块包括所有的输入设备，患者可以使用他们的意图信号，包括表面肌电图（肌电图），皮质和外周神经植入物，植入式肌电传感器（imess）和更传统的数字和模拟输入的开关，操纵杆，和临床医生使用的其他控制源。信号分析模块进行信号处理和过滤。更重要的是，该模块适用于模式识别算法，对原输入信号中提取用户的意图和交流，意图控制模块。在控制模块，这些命令映射到电机的信号，控制各电机驱动的四肢，手，手指。
植物模块由一个肢体的力学物理模型。演示文稿模块产生一个三维（3D）的手臂的运动呈现（图1）。
图1 假肢三维视图
I nterfacing与神经系统
Simulink？和VIE是开发一个接口到神经系统，使假肢系统自然和直观的控制要点。研究人员记录的数据从神经植入物而受试者执行任务，如到达一个球在虚拟环境中。VIE模块输入系统接收数据，和MATLAB？算法对主体的意图，利用模式识别的神经活动与主体的运动有关（图2）。结果集成到人生，可在实验中实时运行。
图2 纽布朗斯威克大学开发了MATLAB应用程序，记录用于模式识别的运动数据。
同样的工作流程已被用来开发各种输入设备，其中一些已经被假肢用户在芝加哥康复研究所检测。
构建实时的原型控制器
VIE的形式的控制系统，最终将被部署在假肢的心模块的信号的分析与控制。在APL，我们开发了这些模块的软件。个人的算法，使用MATLAB开发的嵌入式MATLAB？的子集，然后集成到一个系统的Simulink模型作为功能块。创建一个实时控制系统的原型，我们产生的完整的系统的代码，包括Simulink和MATLAB嵌入式组件，实时车间吗？，和部署代码xPC目标？。
这种方式带来了很多优势。基于设计和仿真模型，我们模拟的完整的系统并进行了优化和验证设计。我们能够快速的构建与之前的特定硬件平台测试虚拟样机系统。随着嵌入式实时工作间？我们生成的目标具体代码我们的处理器。因为代码是从Simulink模型已安全测试和验证，通过仿真生成的，没有手的编码步骤，可以引入错误的或非计划的行为。作为一个结果，我们有高度的信心，模块化假肢将执行计划和设计。
物理建模与可视化
执行我们的控制系统的闭环仿真，我们开发了一个代表肢体系统惯性特性的植物模型。我们开始与SolidWorks CAD设计肢体部件组件？我们的合作伙伴。我们使用的CAD组件自动生成一个运动？在Simulink对肢体的控制系统相联系的模型。
最后，我们与植物模型到Java？三维渲染引擎在南加州大学开发出的虚拟肢体运动在一个模拟的环境。
