发布时间：2024-07-22 16:57:18 栏目：生活
北卡罗来纳州立大学的研究人员展示了一种新方法，利用人工智能(AI)和计算机模拟来训练机器人外骨骼，使其自主帮助用户在行走、跑步和爬楼梯时节省体力。
“这项研究提出并展示了一种新的机器学习框架，它弥合了模拟与现实之间的差距，从而自主控制可穿戴机器人，提高人类的活动能力和健康水平，”这项研究的论文通讯作者郝苏说道，该论文将于 6 月 12 日发表在《自然》杂志上。
北卡罗来纳州立大学机械与航空航天工程副教授苏说：“外骨骼在提高人类运动能力方面具有巨大潜力。然而，由于需要进行长时间的人体测试和制定控制规则，外骨骼的发展和广泛传播受到限制。”
“这里的关键思想是，便携式外骨骼中体现的人工智能正在学习如何在计算机模拟中帮助人们行走、跑步或攀爬，而无需进行任何实验，”苏说。
具体来说，研究人员专注于改进具身人工智能系统的自主控制——即人工智能程序集成到物理机器人技术的系统。这项工作的重点是教机器人外骨骼如何帮助健全人进行各种运动。通常，用户必须花费数小时“训练”外骨骼，以便该技术知道需要多大的力——以及何时施加这种力——来帮助用户行走、跑步或爬楼梯。新方法允许用户立即使用外骨骼。
苏说：“这项工作基本上将科幻小说变成了现实——让人们在执行各种任务时消耗更少的能量。”
“我们已经开发出一种训练和控制可穿戴机器人的方法，可以直接造福人类，”该论文的第一作者、前北卡罗来纳州立大学博士后研究员 Shuzhen Luo 说道。Luo 现在是 Embry-Riddle 航空大学的助理教授。
例如，在对人类受试者的测试中，研究人员发现，研究对象在穿着机器人外骨骼行走时消耗的代谢能量比不穿外骨骼时少 24.3%。参与者在穿着外骨骼跑步时消耗的能量减少了 13.1%，爬楼梯时消耗的能量减少了 15.4%。
“值得注意的是，这些能耗减少量是将机器人外骨骼的性能与未佩戴外骨骼的用户的性能进行比较，”苏说。“这意味着它真正衡量了外骨骼节省了多少能源。”
虽然这项研究主要集中于研究人员对健全人的研究，但新方法也适用于旨在帮助行动不便人士的机器人外骨骼应用。
苏说：“我们的框架可能为健全人和行动不便的人快速开发和广泛采用各种辅助机器人提供一种可推广和可扩展的策略。”
“我们正处于测试新方法在老年人和脑瘫等神经系统疾病患者使用的机器人外骨骼中的性能的早期阶段。我们还有兴趣探索该方法如何提高截肢人群的机器人假肢设备的性能。”
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