机器人外骨骼可以帮助残疾人恢复行动能力,帮助工厂工人举起更重的负载,或者帮助运动员跑得更快。到目前为止,由于需要为每个用户精心校准它们,它们在很大程度上仅限于实验室,但新的通用控制器可能很快就会改变这一现状。
虽然“外骨骼”这个词可能会让人想起电影中的科幻画面,比如 外侨 和 头像,该技术正在逐步走向现实世界。外骨骼已被测试为一种防止受伤的方法 汽车工厂, 让士兵 长时间背着沉重的背包,甚至 帮助帕金森氏症患者 保持移动。
但控制应用多少力量来支撑用户四肢的软件通常必须仔细调整以适应每个人的情况。此外,它通常只对一些专门设计的预定动作有帮助。
佐治亚理工学院研究人员采用的一种新方法 神经网络 使外骨骼的运动无缝地适应每个用户的特定姿势和步态。该团队表示,这可能有助于将该技术走出实验室,并开始为人们的日常生活提供帮助。
领导这项研究的亚伦·杨 (Aaron Young) 表示:“这项技术的酷之处在于,它可以根据每个人的内部动态进行调整,而无需进行任何调整或启发式调整,这与该领域的许多工作有很大不同。” 新闻稿.
外骨骼 在进行剧烈活动时,使用电动机为用户的四肢提供额外的动力。大多数控制方案都侧重于协助明确的活动,例如步行或爬楼梯。
研究人员表示,一种常见的方法是使用高级算法来预测用户试图采取的操作,然后在检测到该活动时启动专为此类运动设计的特殊控制方案。
这意味着外骨骼只能辅助特定的活动,即使设备支持多种不同的活动,用户通常也必须通过按下按钮在它们之间进行切换。更重要的是,这意味着该设备需要仔细调整,使其控制方案与每个用户四肢的独特形状和动态相匹配。
佐治亚理工学院团队设计的新方法在 进纸 科学机器人,而是专注于用户的关节和肌肉在任何特定时间点的活动,并持续为其提供动力支持。他们的方法在髋部外骨骼中进行了测试,研究人员表示,这种方法在多种情况下都很有用。
在 GPU 芯片上运行的神经网络从外骨骼上的多个传感器读取数据,这些传感器测量不同关节的角度以及用户的方向和速度。它使用这些信息来预测用户正在做什么运动,然后指示外骨骼的电机施加适量的扭矩,以减轻相关肌肉的一些负载。
该团队根据 25 名佩戴外骨骼在不同环境中行走的参与者的数据来训练神经网络。这有助于算法对传感器数据与肌肉运动的关系有一个总体的了解,从而能够自动适应新用户,而无需根据他们的特质进行定制。
研究表明,由此产生的系统可以显着减少用户在各种活动中消耗的能源量。虽然减少能源使用与以前的方法类似,但最重要的是,它不限于特定的操作,并且无论用户在做什么,都可以提供持续的支持。
虽然研究人员表示,现在判断该方法是否会应用于其他类型的外骨骼还为时过早,但总体想法似乎相对具有适应性。这表明外骨骼可能很快就会成为一种“现成”产品,帮助人们进行各种剧烈活动。
图片来源: 坎德勒霍布斯,佐治亚理工学院
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