卡内基·梅隆大学（CMU）和梅塔（Meta）宣布了一项联合计划，以通过可穿戴感应技术在数字环境中提高可访问性。
这项合作着重于利用元表面肌电图（SEMG）腕带原型，以使具有不同运动能力的个体能够从事基于计算机的任务和沉浸式游戏体验。
元技术
Meta的SEMG技术涉及将传感器放在手腕上，以检测肌肉运动产生的电信号。然后将这些信号转换为控制数字设备的命令，为键盘或操纵杆等传统输入方法提供替代方案。
Meta此前曾证明其技术有可能革新用户界面，并且正在进行的研究旨在验证其在各种用户人口统计的有效性。
CMU机械工程系和神经科学研究所的教授道格拉斯·韦伯（Douglas Weber）进行了基础研究，揭示了完全瘫痪的人可以在前臂中产生肌肉信号。
尽管不足以进行身体运动，但这些信号在促进与脊髓损伤患者的计算机和数字设备相互作用方面表现出了希望。
韦伯（Weber）的团队打算与META合作基于这些发现，研究如何将SEMG技术纳入日常计算和混合现实互动中。
通过利用肌肉信号作为输入机制，该项目旨在增强身体残障人士的数字可访问性，并有可能改变他们与技术的参与。
肌肉生成的信号
这项研究探讨了利用肌肉生成的信号而不是身体动作的可行性。如果成功的话，这种方法可以显着扩大具有身体限制的人的计算机和数字设备的可访问性。
在CMU机构审查委员会的认可下，该项目需要参与自适应迷你游戏来评估其技术水平。随后，将开发量身定制的混合现实环境和活动，以适应个人功能和偏好，从而促进包容性的数字环境。
在虚拟设置中，具有不同程度的物理移动性的个人可以通过使用自己的电机系统来参与虚拟活动。研究人员旨在通过混合现实平台构建模拟环境，在这些平台中，无论其运动能力如何，用户与虚拟元素和其他用户进行交互。
CMU和META之间的合作强调了推进可访问的人类交互技术的共同承诺。通过将META的SEMG技术集成到研究和实际应用中，这两个实体旨在使残疾人能够充分参与数字和虚拟领域。
“在数字世界中，具有全身能力或有限能力的人可以使用其运动系统中的信号实际上有权采取行动，” Rumaldo在新闻声明中说。 “在混合现实技术的情况下，我们正在创建模拟环境，无论运动能力如何，用户与对象和其他用户进行交互。”
