工程师们正在研究如何让外骨骼无需在操控下就能自主行走

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工程师们利用人工智能和可穿戴摄像头,目标是帮助机器人外骨骼自行行走。


越来越多的世界各地的研究人员正在开发下半身外骨骼来帮助人们行走。

工程师们正在研究如何让外骨骼无需在操控下就能自主行走

这种外骨骼的一个问题是。它们通常依靠手动控制来切换一种运动模式,比如从坐着到站着,或者从站着到走着,或者从在地上走到上下楼。加拿大滑铁卢大学的机器人研究员布罗科斯瓦夫-拉肖夫斯基说,每次你想切换你想要的移动方式时,依靠操纵杆或智能手机应用程序可能会给使用者带来尴尬和精神上的负担。


科学家们正在研究自动化的方法,以帮助外骨骼识别何时切换运动模式,例如,使用连接到腿部的传感器,可以检测从你的大脑发送到肌肉的生物电信号,告诉它们移动。然而,这种方法也面临着一些挑战,比如随着人的皮肤出汗或变干,皮肤的导电性能如何变化。


现在,一些研究小组正在尝试一种新的方法:为外骨骼用户安装可穿戴式摄像头,为机器提供视觉数据,让它们自主操作。人工智能(AI)软件可以分析这些数据,以识别楼梯、门和周围环境的其他特征,并计算如何做出最佳反应。


Laschowski领导了ExoNet项目,这是第一个人类运动场景的高分辨率可穿戴摄像头图像的开源数据库。它拥有超过560万张室内外真实行走环境的图像。该团队利用这些数据来训练深度学习算法,他们的卷积神经网络已经可以自动识别不同的行走环境,准确率达到73%,"尽管可穿戴摄像头感知到的不同表面和物体存在较大差异。"Laschowski指出。


根据Laschowski的说法,他们工作的一个潜在限制是他们对传统二维图像的依赖,而深度相机也可以捕获潜在有用的距离数据。他和他的合作者最终选择不依靠深度相机的一些原因,包括深度测量的准确性通常在户外照明和随着距离的增加而降低的事实,他说。

工程师们正在研究如何让外骨骼无需在操控下就能自主行走

在类似的工作中,北卡罗来纳州的研究人员让带着相机的志愿者要么安装在眼镜上,要么绑在膝盖上,走过各种室内和室外的环境,捕捉外骨骼可能用来观察周围世界的那种图像数据。


北卡罗来纳州立大学的电子工程研究员埃德加-洛巴顿说,他们正在关注人工智能软件如何减少由于运动模糊或过度曝光的图像等因素造成的不确定性,"以确保安全操作。我们希望确保在将其集成到硬件之前,我们能够真正依靠视觉和AI部分"。他解释道。


在未来,Laschowski和他的同事将专注于提高他们的环境分析软件的准确性,计算和内存存储要求低,这对机器人外骨骼的机载实时操作非常重要。Lobaton和他的团队还试图解释由运动引入其视觉系统的不确定性 。


最终,ExoNet的研究人员希望探索人工智能软件如何向外骨骼传输命令,以便它们能够根据系统对用户当前运动和即将到来的地形的分析来执行任务,如爬楼梯或避开障碍物。Laschowski表示,以自主汽车为灵感,他们正在寻求开发无需人类输入就能处理步行任务的自主外骨骼。


然而,Laschowski补充说:"用户安全是最重要的,特别是考虑到我们的工作对象是有行动障碍的个人。如果分类算法或控制器做出错误的决定,使用者将始终有能力推翻系统所做的决定。"



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