外骨骼機器人通過模擬學習提升性能

　　新一期《自然》發(fā)表的生物醫(yī)學工程研究成果，報告了一種加速外骨骼機器人控制系統(tǒng)開發(fā)的模擬框架，其有助于推動外骨骼裝置在現(xiàn)實世界的廣泛應用。

　　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。

（責任編輯：華康）