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机器人外骨骼使用机器学习来帮助行动不便的用户
来源:RIKEN | 作者:翻译 | 发布时间: 369天前 | 3064 次浏览 | 分享到:
来自 RIKEN Guardian 机器人项目的研究人员和合作者结合使用轻质材料工程和人工智能来创造一种可以帮助行动不便的人的外骨骼机器人。新设备的一个重要元素是允许骨架有效猜测用户意图的技术。

  来自 RIKEN Guardian 机器人项目的研究人员和合作者结合使用轻质材料工程和人工智能来创造一种可以帮助行动不便的人的外骨骼机器人。新设备的一个重要元素是允许骨架有效猜测用户意图的技术。

  机器人外骨骼有望在支持人口老龄化方面发挥重要作用。从本质上讲,它们是人们可以穿的西装,让他们在旧身体无法发挥力量时发挥力量。然而,外骨骼的发展受到阻碍,因为它们通常很重,如果控制不当,可能会成为障碍而不是帮助。因此,重要的是开发既轻便又可以在不妨碍用户努力的情况下协助用户努力的外骨骼。

  目前的研究涉及两个主要内容。首先,研究人员开发了一种基于的轻质用于连接到用户大腿和小腿的下半身。外骨骼由高度可反向驱动的致动器制成,因此即使在未激活致动器的情况下也不会阻碍用户的运动。重要的是,研究团队转向人工智能,看看他们是否可以用它来预测用户想要如何移动。他们使用了一种被称为 PU 学习(即正向和未标记)的方法,让外骨骼根据对用户肌肉活动的测量来学习正确读取用户的意图。PU 分类方法允许使用模棱两可的数据,通过将机器知道是正确的正标记数据与其他可能是正数或负数的未标记数据相结合,从而允许从未全部标记的数据中学习。

  在实验中,参与者进行了可以以相同方式开始的各种动作——站立、交叉双腿、前倾以及在椅子上重新定位。外骨骼使用机器学习来猜测他们何时真正试图站起来,然后为提供帮助。

  实验成功了。根据该论文的第一作者 Guardian Robot Project 的 Jun-ichiro Furukawa 的说法,在可能发生目标坐站运动以外的用户行为的情况下,结果优于使用完全标记数据的传统系统,表明该方法也可以扩展到其他运动。

  领导该研究团队的森本淳表示:“我们研究的关键要素是,在控制协助时,重要的是要基于人类会以不属于人类行为方式的行为方式进行开发。学习数据。”


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