美國科學家報道了一種能加速外骨骼控制系統(tǒng)開發(fā)的模擬框架,這種外骨骼能輔助現(xiàn)實世界場景中的運動。研究顯示,這個框架或有助于推動外骨骼和義肢等裝置的廣泛應用。相關研究6月12日發(fā)表于《自然》。

機器學習助力外骨骼性能提升-肽度TIMEDOO

外骨骼能顯著提升人類運動,恢復殘疾人士的運動能力。不過,當前的控制器在匹配不同個體需求和任務涉及的復雜人體運動時仍面臨挑戰(zhàn)。它們通常需要開展大量的人體測試,依賴手工制作的規(guī)則,這限制了它們的廣泛應用。之前的模擬研究并不包含控制器設計,也未考慮人類-機器人交互,這給從模擬到現(xiàn)實世界應用的過渡帶來了挑戰(zhàn)。

為克服這些挑戰(zhàn),北卡羅萊納州立大學的蘇浩和同事開發(fā)了一個能從人類-裝置交互中學習的框架,該框架不需要漫長的人體實驗和人力資源。他們開發(fā)了能在模擬中生成人體運動、肌肉協(xié)調(diào)和外骨骼控制的三個互聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡,隨后用該模型開展了數(shù)百萬次模擬試驗,該模型能從人體移動數(shù)據(jù)中學習。

機器學習助力外骨骼性能提升-肽度TIMEDOO

為測試控制器在現(xiàn)實世界場景中的成功率,研究者對一名佩戴髖關節(jié)外骨骼的使用者進行了實驗,并在使用者進行跑步、走路和爬樓梯這類運動任務時進行監(jiān)測。最后得到的數(shù)據(jù)(測量力矩)會顯示使用者不同運動形式下的形狀變化以及輔助程度。研究發(fā)現(xiàn),他們的控制器讓使用者的代謝率在行走時降低24.3%,跑步時降低13.1%,爬樓梯時降低15.4%,表明整體上控制器能在不同活動中成功協(xié)助使用者。

研究者表示,仍需開展進一步研究拓寬這些控制器的應用范圍,從而讓輔助外骨骼應用于更多的個體和任務。

相關論文信息:https://doi.org/10.1038/s41586-024-07382-4

來源:中國科學報