Teadlased ehitavad universaalseid eksoskelette, mida igaüks saab kasutada

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Teadlased ehitavad universaalseid eksoskeletone Igaüks saab kasutada PlatoBlockchaini andmeluure. Vertikaalne otsing. Ai.

Robootilised eksoskelettid võivad aidata puuetega inimestel oma liikumisvõimet taastada, tehasetöölistel tõsta raskemaid koormaid või sportlastel kiiremini joosta. Seni on need olnud suures osas piiratud laboriga, kuna on vaja neid iga kasutaja jaoks hoolikalt kalibreerida, kuid uus universaalne kontroller võib seda peagi muuta.

Kuigi sõna "eksoskelett" võib esile kutsuda ulmelisi pilte sellistest filmidest nagu Välismaalane ja Avatar, tehnoloogia liigub reaalse maailma poole. Eksoskeletone on testitud vigastuste vältimiseks autotehased, las sõdurid hoidke raskete pakkide ümber kauem ja ühtlaselt aidata Parkinsoni tõvega inimesi püsi liikuv.

Kuid tarkvara, mis kontrollib, kui palju võimsust kasutaja jäsemete toetamiseks kasutada, tuleb tavaliselt hoolikalt kohandada, et see sobiks iga inimesega. Lisaks aitab see tavaliselt ainult mõne ettemääratud liigutusega, mille jaoks see on spetsiaalselt loodud.

Georgia Tehnoloogiainstituudi teadlaste uus lähenemisviis kasutab närvivõrgud eksoskeleti liigutuste sujuvaks kohandamiseks iga kasutaja konkreetse asendi ja kõnnakuga. Meeskond ütleb, et see võib aidata tehnoloogia laborist välja tuua ja aidata inimesi igapäevaelus.

"Selle juures on nii lahe see, et see kohandub iga inimese sisemise dünaamikaga ilma häälestamise või heuristiliste kohandusteta, mis on tohutu erinevus paljust selles valdkonnas tehtud tööst," ütles uuringut juhtinud Aaron Young. pressiteate.

Eksoskeletonid kasutage elektrimootoreid, et anda kasutaja jäsemetele pingelise tegevuse ajal lisajõudu. Enamik kontrolliskeeme on keskendunud täpselt määratletud tegevuste, näiteks kõndimise või trepist ronimise, abistamisele.

Teadlaste sõnul on levinud lähenemisviis kõrgetasemelise algoritmiga ennustada, milliseid toiminguid kasutaja üritab teha, ja seejärel, kui see tegevus tuvastatakse, käivitada spetsiaalne juhtimisskeem, mis on mõeldud seda tüüpi liikumise jaoks.

See tähendab, et eksoskelett saab abistada ainult teatud tegevusi ja isegi kui seade toetab mitut erinevat, peavad kasutajad sageli nuppu vajutades nende vahel ümber lülituma. Veelgi enam, see tähendab, et seadet tuleb hoolikalt reguleerida, et selle juhtimisskeem sobiks iga kasutaja jäsemete ainulaadse kuju ja dünaamikaga.

Uus lähenemine, mille on välja töötanud Georgia Tech meeskond ja mida on kirjeldatud punktis a paber sisse Teaduse robotics, keskendub selle asemel sellele, mida kasutaja liigesed ja lihased igal konkreetsel ajahetkel teevad, ning pakub neile pidevalt jõulist tuge. Nende lähenemist testiti puusa eksoskeletis, mis on teadlaste sõnul kasulik paljude stsenaariumide puhul.

GPU kiibil töötav närvivõrk loeb andmeid mitmelt eksoskeleti andurilt, mis mõõdavad erinevate liigeste nurka ning kasutaja suunda ja kiirust. See kasutab seda teavet, et ennustada, milliseid liigutusi kasutaja teeb, ja suunab seejärel eksoskeleti mootoreid rakendama just õiget pöördemomenti, et võtta osa asjakohastelt lihastelt maha.

Meeskond koolitas närvivõrku 25 osaleja andmete põhjal, kes kõndisid eksoskeleti kandes erinevates kontekstides. See aitas algoritmil saada üldise arusaama sellest, kuidas andurite andmed on seotud lihaste liigutustega, võimaldades automaatselt kohaneda uute kasutajatega, ilma et oleks kohandatud nende eripäradele.

Uuring näitas, et saadud süsteem võib märkimisväärselt vähendada erinevatele tegevustele kulutatud energiatarbijate hulka. Kuigi energiakasutuse vähendamine sarnanes varasematele lähenemisviisidele, ei piirdunud see ülimalt konkreetsete toimingutega ja võis pakkuda pidevat tuge olenemata sellest, mida kasutaja teeb.

Kuigi teadlaste sõnul on veel liiga vara teada, kas see lähenemisviis tõlgib ka teist tüüpi eksoskelette, näib, et üldine idee on suhteliselt kohandatav. See viitab sellele, et eksoskelettidest võib peagi saada "valmistoode", mis aitab inimesi paljudes pingelistes tegevustes.

Image Credit: Candler Hobbs, Georgia Tehnoloogiainstituut