人工智能外骨骼增强人类运动能力帮助恢复行动能力

一组研究人员展示了一种新方法，利用人工智能和计算机模拟来训练机器人外骨骼，帮助用户在行走、跑步和爬楼梯时节省体力。《 自然》杂志发表的一项研究描述了这种新方法，它可以快速开发外骨骼控制器来辅助运动，而无需依赖漫长的人工实验。

此外，该方法还可应用于本研究中展示的髋关节外骨骼以外的各种辅助设备。

“它还可以应用于膝盖或踝关节外骨骼，或其他多关节外骨骼，” 新泽西理工学院生物动力学实验室副教授兼主任周先莲说道。此外，它还可以同样应用于膝上或膝下假肢，为数百万健全人和行动不便人士带来直接益处，他说。

“我们的方法标志着可穿戴机器人技术的重大进步，因为我们的外骨骼控制器是通过人工智能驱动的模拟专门开发的，”周解释说。“此外，该控制器无缝过渡到硬件，无需进一步的人体测试，因此无需进行实验。”

这项突破有望帮助行动不便的人士，包括老年人或中风幸存者，而无需他们到实验室或临床环境接受大量测试。最终，它为恢复行动能力和提高日常居家或社区生活的便利性铺平了道路。

“这项研究提出并展示了一种新方法，即利用物理信息和数据驱动的强化学习来控制可穿戴机器人，从而直接造福人类，”该研究论文的通讯作者、北卡罗来纳州立大学机械与航空航天工程副教授苏浩说道。

外骨骼有潜力改善各种用户的人体运动能力，从伤病康复到残疾人的永久援助。然而，冗长的人体测试和控制法规限制了它的广泛应用。

研究人员专注于改进具身人工智能系统的自主控制，即人工智能程序与物理技术相结合的系统。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，并扩展了 之前基于强化学习的下肢康复外骨骼研究，这也是周、苏和其他几位研究人员的合作成果。

“强化学习领域的先前成果往往主要集中在模拟和棋盘游戏上，我们的方法为可穿戴机器人控制器开发的交钥匙解决方案奠定了基础，”安柏瑞德航空大学助理教授、两篇论文的第一作者 Shuzhen Luo 说道。Luo 之前曾在周和苏的实验室担任博士后。

通常情况下，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，因为闭环模拟结合了外骨骼控制器和肌肉骨骼动力学、人机交互和肌肉反应的物理模型，从而生成高效而真实的数据，并在模拟中迭代学习更好的控制策略。

该装置经过预先编程，可立即使用，如果研究人员通过扩展模拟在实验室中进行改进，还可以更新硬件上的控制器。该项目的未来前景包括开发个性化、定制的控制器，帮助用户进行各种日常生活活动。

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。”

例如，在对人类受试者的测试中，研究人员发现，与不穿外骨骼行走相比，受试者在穿着机器人外骨骼行走时消耗的代谢能量减少了 24.3%。受试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%。

虽然这项研究的重点是研究人员对身体健全的人的工作，但新方法旨在帮助使用辅助设备行动不便的人。

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。我们还有兴趣探索如何使用该方法来提高机器人假肢设备的性能。”

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