无论是婴儿伸手去抓脚趾，还是有人伸手去抓从台面上滚落的铅笔，用手抓取物品都是人类的基本本能。亚利桑那州立大学运动神经控制实验室的研究人员发现，这项简单的任务并不那么简单。事实上，抓取动作是构成我们触觉的一系列复杂过程中的最后一步。这一系列过程中任何一个环节出现问题或中断，都会直接影响我们使用双手的能力。因此，神经运动控制领域的研究对于康复技术和治疗的发展至关重要。ATI 的多轴力/力矩传感器能够在这一过程中提供实时反馈，从而帮助研究人员分解人类的触觉。
傅秋实在运动神经控制实验室研究感觉运动过程。实验室的研究重点是将手作为理解运动学习和控制的模型。傅秋石的实验重点是人类的触觉。他利用 ATI 公司最小的 F/T 传感器，深入研究抓握和操作试验过程中的感觉反馈（大脑与手部肌肉之间的交流）。
当我们伸手去抓一个物体时，大脑首先会从环境中收集信息，并对照过去的类似情况。通过视觉线索和记忆，我们可以估算出在不使物体掉落或压碎的情况下操作该物体所需的上升力和握力。一旦物品到手，我们的大脑就会继续接收抓握过程中的反馈信息。这样，我们就能在执行任务时调整握力和手的位置。所有这些都会在我们的潜意识中即时发生。通过不断尝试和犯错，我们学会了如何完善这一常见的功能性动作。我们伸手抓握的次数越多，我们的参照范围就越大，我们就能更好地估计操纵物体所需的力量。由于这几乎是我们每天都要做的事情，因此我们会逐渐掌握熟练的技能。
如果我们失去了触觉会怎样？如果我们不能依靠手眼协调来操作物体会怎样？我们早上还能自己做早餐或穿衣服吗？我们还能开车上班吗？我们还能工作吗？
傅秋实（Qiushi Fu）设计了许多不同的实验来研究大脑在抓握和操作过程中如何控制手指的力量。傅秋石说，”这一结果可以让我们评估神经系统疾病对手部控制的影响，并协助神经康复过程[原文如此]”。
在 Fu 的实验中，ATI 的 F/T 传感器被封闭在一个物体中。实验对象操纵物体时，传感器会提供来自六个轴的即时力反馈数据（力 Fx、Fy、Fz 和扭矩 Tx、Ty 和 Tz）。传感器还会报告每个指尖的压力中心，并捕捉反馈到大脑。在 F/T 传感器的帮助下，通过逆向工程，Fu 可以更全面地了解从开始到结束的操作过程。傅说：”这些信息将告诉我们反应速度、感觉反馈的作用以及其他生理指标。
这些实验的目的是在 “现实生活 “中测量和记录数据。确保传感器不会影响受试者选择如何操作物体是重中之重。ATI 公司最小的 F/T 传感器 Nano17 和 Nano25（直径分别为 17 毫米和 25 毫米）易于隐藏在测试物体中。这就最大限度地扩大了抓取面积，并确保受试者可以完全自由地选择如何操作物体。
Fu 之所以选择 ATI 的 F/T 传感器，部分原因是其体积小巧，另一部分原因是其质量上乘。他说：”ATI F/T 传感器为我们的研究提供了出色的精确度、坚固性和灵敏度。F/T 传感器的设计非常适合检测傅小平试验过程中指尖力的细微变化。F/T 传感器本体内的硅应变片可充当信号放大器，消除噪声失真。ATI F/T 传感器进行的精确测量可获得高质量的数据，这让傅小平及其团队对他们的研究结果更有信心。
我们的触觉使我们能够比其他物种更有效地使用手和手指。我们已经了解到，大脑、手部肌肉和手指都发挥着不可或缺的作用。如果其中任何一个环节出现问题，我们的触觉就会受到影响，从而影响我们使用双手的能力。幸运的是，像傅魁士这样的神经控制研究人员将为辅助机器人解决方案的开发做出贡献，从而恢复患者的活动能力，在某些情况下甚至恢复他们的独立性。
随着人口老龄化的加剧，身体衰弱的人数将继续增加。对于因神经系统疾病、外伤、中风或其他疾病导致运动控制能力下降的患者来说，辅助机器人解决方案为他们带来了提高生活质量的希望。能够参与亚利桑那州立大学的神经控制研究，ATI 深感自豪。
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