外骨骼機器人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復雜的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,也未考慮人類與機器人的交互,這給從模擬過渡到現(xiàn)實世界應用帶來一些難題。
為克服這些困難,北卡羅來納州立大學蘇浩團隊開發(fā)了一個能從人類與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,其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。他們對模型開展了數(shù)百萬次模擬試驗驗證其能從人體移動數(shù)據(jù)中的學習能力。
為測試控制器在現(xiàn)實世界場景中的成功率,團隊對一名佩戴髖關(guān)節(jié)外骨骼的使用者進行了測試。他們對使用者跑步、走路和爬樓梯時進行的監(jiān)測發(fā)現(xiàn),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%,這表明整體上控制器能在不同活動中成功協(xié)助使用者。
團隊表示,目前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。
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