机器人研究人员正在开发出于自己的步骤,使用复杂的人工智能(A.I.)技术来开发露营腿。自控腿可能有一天可以支持老年人的运动和具有身体残疾的人。

该系统由滑铁卢大学(University of Waterloo)的研究人员建造并测试,它将计算机视觉和深度学习人工智能结合起来,以模仿类似人类的步态。从一组样本中“学习”——在一个环境中漫步,系统根据它所感知的环境调整它的运动。

“我们正在给机器人外骨骼视力,以便他们可以控制自己,”说Brokoslaw Laschowski是,在系统设计工程中培养博士候选者,旨在称为滑铁卢大学的研究项目救济

ExoNet系统由人工智能支持,从团队收集的训练数据中提取数据。Laschowski和他的同事们将可穿戴摄像机绑在胸前(如图所示),拍摄室内和室外环境的视频。

A.I.然后,计算机软件处理视频饲料以准确地识别周围环境内的楼梯,门和其他功能。

这项成就在期刊中详述了机器人和AI中的边界。(探索研究数据集与这种自主外骨骼项目有关。)

关于相关项目的一系列论文中,具有能量再生的机器人外骨骼和假肢的立-坐生物力学仿真,出现在医疗机器人和仿生学的IEEE交易中。

以前设计了电动的外屏腿,但佩戴者几乎总是需要操纵杆或智能手机应用来控制他们的运动。

“这可能是不方便和认知的要求,”Laschowski说。“每次想要执行新的机器人活动时,您必须停止,取出智能手机并选择所需的模式。”

由于A.I,滑铁卢大学的方法提供了更自动化的控制。和计算机视觉功能。

Exonet研究项目的下一阶段将涉及向电机发送指令,以便机器人外骨骼可以爬楼梯,避免障碍,或者根据用户当前运动的分析和即将到来的地形采取其他适当的动作。

此外,研究人员还在努力提高机器人外骨骼马达的能量效率,方法是利用人体运动来给电池充电。

“我们的控制方法不一定需要人类思考,”由工程教授监督的Laschowski说John Mcphee.,加拿大生物机电系统动力学研究主席,在他的行动研究组实验室。“类似于驱动自己的自动汽车,我们正在设计为自己行走的自主外骨骼。”

滑铁卢大学的Brokoslaw Laschowski对外骨骼进行了测试
Brokoslaw Laschowski测试了外骨骼。(图片信用:滑铁卢大学)

在问答环节金宝搏官网下面,Brokoslaw Laschowski对Exonet技术进行了更多地解释了更多关于exonet技术的内容,以及具有类似于自动驾驶汽车的特征的外骨骼还必须包括车辆样的安全措施。

金宝搏官网你如何确保安全?如果外骨骼错误地做了一些危险的事情,用户能控制吗?就好比ADAS vs完全自动驾驶汽车。用户如何控制速度和停车?这些控件如何与用户交互?

Brokoslaw Laschowski安全是最重要的。这些机器人设备旨在帮助老年人和那些身体残疾的人(如中风、脊髓损伤、脑瘫、骨关节炎等)。我们不能让外骨骼做出错误的决定,并可能导致摔倒或受伤。因此,我们完全专注于通过开发环境识别系统来提高分类精度和控制,使外骨骼能够自主感知并实时对行走环境做出反应。在临床测试前,我们正在利用计算机和可穿戴原型机优化系统性能,并采用“健康”控制。然而,外骨骼用户将始终有能力接管手动控制(例如,停止和转向)。

金宝搏官网你能给我介绍一下你对这种外骨骼的设想吗?这在哪里最有价值?

Brokoslaw Laschowski这些机器人装置是为了帮助老年人和身体有残疾的人进行运动活动而设计的。我们的环境自适应自动控制系统的一个应用实例是在不同的运动活动之间切换。在商用外骨骼中,当用户从平地行走过渡到爬楼梯时,例如,用户走近楼梯,停下来,并通过移动界面、按钮或其他手动控制(取决于设备)手动向外骨骼传达预期的活动。

相比之下,在自主控制系统中,当用户接近倾斜楼梯时,惯性测量单元(imu)等机载传感器会不断感知并分类用户当前的运动,而可穿戴摄像头系统则会感知并分类即将到来的地形。这些不同的传感器技术和模式识别算法的融合用于预测用户的运动意图和控制外骨骼。

金宝搏官网:露面思想如何“训练”在没有人类的思想的情况下运作?

Brokoslaw Laschowski:我们使用计算机愿景和深入学习环境分类。使用数百万实世界图像,我们的卷积神经网络自动培训,以预测图像中所示的不同步行环境。随后使用关于步行环境的信息,以便在最佳路径规划,障碍物避免和在不同运动活动之间切换(例如,走向爬楼梯的水平地面之间的转换来控制机器人外骨骼。

金宝搏官网这个外骨骼的下一步是什么?你现在在做什么?

Brokoslaw Laschowski:从安全批判的角度来看,这些A.I.I.ICOUPTED外骨骼控制系统需要准确地和实时执行。因此,我们专注于改善环境分类准确性,同时使用具有最小计算和内存存储要求的神经网络架构,以促进车载实时推断。

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