ИИ может обеспечить широкое использование портативных роботизированных экзоскелетов - на земле и в космосе

Исследователи из государственного университета Северной Каролины продемонстрировали новый метод, который использует искусственный интеллект и компьютерное симуляции для обучения роботизированных экзоскелетов, чтобы автономно помочь пользователям экономить энергию во время ходьбы, бега и подъема по лестнице.Кредит: Хао Су, государственный университет штата Северная Каролина

Назван «экзоскелеты», носимые роботизированные рамки для человеческого тела обещают движение легче, но технологические препятствия ограничили их более широкое применение, объяснил доктор Шужэн Луо из эмбри-рид-авиационного университета-первого автора статьи, с соответствующим автором доктором Хао Су Су-су.Университета штата Северная Каролина (штат Северная Каролина) и других коллег.

На сегодняшний день экзоскелеты должны быть предварительно запрограммированы для конкретных видов деятельности и отдельных лиц на основе длительных, дорогостоящих, трудоемких тестов с людьми, отметил Ло.

Теперь исследователи описали супер умный или «ученый» контроллер, который использует интенсивные данные искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерное моделирование для обучения портативных, роботизированных экзоскелетов.

«Этот новый контроллер обеспечивает гладкую, непрерывную помощь крутящего момента для ходьбы, бега или лазания по лестнице без необходимости каких-либо испытаний, связанных с человеком»,-сообщает Луо.«Имея только один запуск на графической обработке, мы можем обучить закон о контроле или« политику »в моделировании, чтобы контроллер мог эффективно помочь всем трем видам деятельности и различным людям».

Контроллер, управляемый тремя взаимосвязанными, многослойными нейронными сетями.Флорида, кампус.

Без экспериментов, «обучающаяся в симуляционной» структуре, развернутая на пользовательском экзоскелете тазобедренного сустава, сгенерировала то, что представляется самым высоким снижением скорости метаболизма портативных экзоскелетов тазобедренного сустава на сегодняшний день-в среднем 24,3%, 13,1% и 15,4%.Снижение затрат на энергию владельцами, для ходьбы, бега и подготовки лестницы соответственно.

Эти скорости снижения энергии были рассчитаны путем сравнения производительности людей как с роботизированным экзоскелетом, так и без него, объяснил SU State NC State.

«Это означает, что это истинная мера того, сколько энергии экономят экзоскелет», - сказал Су, доцент кафедры механической и аэрокосмической техники.«Эта работа, по сути, делает научную фантастическую реальность - позволяет людям сжигать меньше энергии, выполняя при этом различные задачи».

Считается, что этот подход является первым, кто продемонстрировал осуществимость развития контроллеров, в моделировании, которые преодолевают так называемую моделирование к реальности или «разрыв SIM2Real», при этом значительно улучшая производительность человека.

«Предыдущие достижения в области обучения подкреплению, как правило, сосредоточены в первую очередь на моделировании и настольных играх,-сказал Луо,-тогда как мы предложили новый метод, а именно, динамичный способ, управляемый даннымиприносит пользу людям “.

Структура «может предложить обобщаемую и масштабируемую стратегию для быстрого, широко распространенного развертывания различных вспомогательных роботов как для трудоспособных, так и для людей с нарушениями мобильности»,-добавил SU.

Как уже отмечалось, экзоскелеты традиционно требуют законов о контроле ручной работы, основанных на трудоемких человеческих тестах, чтобы справиться с каждой деятельностью и учитывать различия в отдельных походках, объяснили исследователи в документе природы.Подход к обучению в симуляции предположил возможное решение для этих препятствий.

По словам Луо, полученный в результате «подход к обучению, управляемую данными, значительно ускоряет развитие экзоскелетов для внедрения в реальном мире.

Моделирование с замкнутым контуром включает в себя как экзоскелетный контроллер, так и физические модели динамики опорно-двигательного аппарата, взаимодействия человека-робот и мышечных реакций для получения эффективных и реалистичных данных.Таким образом, политика управления может развиваться или учиться при моделировании.

«Наш метод обеспечивает основу для решений под ключ в разработке контроллера для носимых роботов», - сказал Луо.

Будущие исследования будут сосредоточены на уникальных походках, на ходьбе, беге или лазании по лестнице, чтобы помочь людям, которые имеют инвалидность, такие как инсульт, остеоартрит и церебральный паралич, а также с ампутациями.

More information: Experiment-free optimization of exoskeleton assistance via learning in simulation, Nature (2024). DOI: 10.1038/s41586-024-07382-4. www.nature.com/articles/s41586-024-07382-4 🔗