Канадские специалисты тестируют полуавтономные экзоскелеты, которые могут помочь людям с ограниченной подвижностью снова ходить без имплантированных датчиков.

Яндекс

Исследователи из Университета Ватерлоо, Онтарио, трудно на работе пытается сочетать современные системы глубокие обучения с роботизированными протезами. Они надеются дать пациентам с ограниченными возможностями, перенесшим травмы спинного мозга или инсульты, или страдающим различными заболеваниями, включая рассеянный склероз, спинной мозг, церебральный паралич и остеоартрит, возможность встать на ноги и свободно передвигаться.

Этот проект отличается от других усилий для людей с ампутированными конечностями, которые включают попытки управлять движением машин с помощью электродов, имплантированных в нервы и мышцы конечностей и мозга. объяснил Брок Ласковски, аспирант университета, возглавляющий Исследование ExoNet. «Наш подход к контролю не обязательно требует человеческого мышления. Подобно автономным автомобилям, которые управляют собой, мы разрабатываем автономные экзоскелеты, которые ходят сами по себе ».

Экзоскелет

Механизм экзоскелета с питанием от компьютера … Источник: Университет Ватерлоо

Подобно беспилотным автомобилям, роботизированные конечности оснащены датчиками и камерами, которые передают изображения, полученные из окружающей среды, в алгоритмы компьютерного зрения. Они используются системами управления экзоскелета для выполнения определенных действий — будь то ходьба, стояние, сидение или подъем и спуск по лестнице — и все это при необходимости понимания и навигации в окружающей среде. Таким образом, люди, прикрепленные к этим экзоскелетам, могут перемещаться, а программное обеспечение обрабатывает необходимые движения.

При этом ExoNet все еще находится в зачаточном состоянии. Лашовски и его коллеги начали с сбор данных для обучения сверточных нейронных сетей в части программного обеспечения компьютерного зрения. Камеры были привязаны к груди, талии и икрам участников, и им было приказано ходить вокруг, чтобы собрать информацию для обучения моделей.

Наша система распознавания окружающей среды, в которой используются носимые камеры и алгоритмы искусственного интеллекта, используется для оценки предстоящей двигательной активности и, следовательно, позволяет роботизированным экзоскелетам прогнозировать и планировать в соответствии с различными условиями ходьбы.

Было записано несколько часов отснятого материала, который был отсортирован примерно в миллион изображений которые затем были помечены для описания определенных движений, включая ходьбу по ровной поверхности, ходьбу вверх и вниз по лестнице и встречу с различными объектами, такими как двери, стены и сиденья.

Читайте также:
В Windows 10 снова нашли непонятные вещи

«Данные от носимых датчиков используются для управления роботизированными экзоскелетами путем определения локомоторного намерения пользователя, например, желания подняться по лестнице», — сказал Лашовски. Реестр. «Наша система распознавания окружающей среды, в которой используются носимые камеры и алгоритмы искусственного интеллекта, используется для оценки предстоящей двигательной активности и, следовательно, позволяет роботизированным экзоскелетам прогнозировать и планировать в соответствии с различными условиями ходьбы».

Другими словами, система пытается выяснить, что делать, исходя из ситуации, в которой находится владелец.

Если алгоритмы обнаруживают что-то вроде лестницы, код отправляет эту информацию в систему управления экзоскелета, чтобы запустить серию команд для подъема колена и шага вверх или вниз. Если он видит широкую плоскую поверхность, он с большей вероятностью отправит инструкции на машину, чтобы активировать другой набор контроллеров, используемых для ходьбы, или, если он распознает дверь, программное обеспечение должно правильно предположить, что пользователь пытается ее открыть. и заставить экзоскелет замедлиться и остановиться.

Экзоскелет cray x

Экзоскелеты как услуга в качестве помощи складским рабочим, измученным пандемией

ПРОЧИТАЙТЕ БОЛЬШЕ

Системы глубокого обучения имеют преимущества перед другими традиционными алгоритмами, которые использовались для управления протезами конечностей. Теоретически они должны быть более надежными, поскольку программное обеспечение автоматически изучает функции на основе общих шаблонов данных, и инженерам не нужно их вручную создавать. Но их эффективность зависит от способности точно распознавать объекты и быстро выполнять вычисления, чтобы обладатели экзосклеета могли безопасно перемещаться в реальном времени.

Читайте также:
Windows 10 продержится еще пять лет с обновлением 21H2

«Одна из самых больших проблем при разработке экзоскелетов нижних конечностей на основе искусственного интеллекта — это контроль, когда ноги двигаются в соответствии с намерениями пользователя», — добавил Лащовски.

«Ошибки могут привести к выполнению неточных движений, например, к выбору режима ходьбы по ровной поверхности, когда на самом деле пользователь хочет подняться по лестнице, что потенциально может привести к травме».

Бедствия предотвращаются с помощью аварийного выключателя. «Для обеспечения безопасности в таких системах, как наша, есть управляемые человеком кнопки переопределения для отключения автоматических контроллеров», — сказал Джон Макфи, канадский исследовательский отдел динамики биомехатронных систем в Университете Ватерлоо. Эль Рег. «Кроме того, мы используем обширное тестирование наших контроллеров на основе моделирования перед тестированием на людях».

Команда еще не совсем готова приступить к тестированию своих экзоскелетов на людях с нарушением движений. «В настоящее время мы сосредоточены на разработке системы распознавания окружающей среды, в частности, на повышении точности и производительности классификации окружающей среды в реальном времени. Эта техническая разработка необходима для обеспечения безопасной работы для будущих клинических испытаний с автономными роботизированными экзоскелетами », — сказал Лачовски.

В конечном итоге исследователи надеются, что роботизированные экзоскелеты с их системой распознавания окружающей среды смогут дать людям свободу сидеть, стоять, ходить и подниматься и спускаться по лестнице. ®