用一台 iPhone XS Max 打造開源資料庫,外骨骼要「自主思考」了

作者 | 發布日期 2021 年 03 月 25 日 8:15 | 分類 AI 人工智慧 , 尖端科技 , 機器人 Telegram share ! follow us in feedly


動力外骨骼也稱動力外骨骼(Powered exoskeleton),是由鋼鐵框架構成的可穿戴機器裝置,可為人們提供額外能量,供四肢運動。

縱觀動力外骨骼領域,工業裝備、物流、建築、醫療、軍事等行業都曾有過商業化嘗試,如中國運用於軍事偵查和巡邏的星雲 L70 單兵外骨骼機器人、美國公司 Ekso Bionics 和 suitX 的工業外骨骼機器人、日本公司 Cyber​​dyne 的醫療和工業領域外骨骼機器人。

不過正如業界人士所說:

動力外骨骼發展尚處在早期階段。

為進一步改良動力外骨骼,來自加拿大滑鐵盧大學的研究人員正在結合電腦視覺和深度學習,希望動力外骨骼也能像人類根據環境變化自己適應調整。

外骨骼將「自主思考」

相關研究成果發表於學術期刊《Frontiers in Robotics and AI》,題為《ExoNet Database: Wearable Camera Images of Human Locomotion Environments(ExoNet 資料庫:人體運動環境的可穿戴相機圖像)》。

論文作者來自滑鐵盧大學系統設計工程系、滑鐵盧人工智慧研究所(Waterloo.ai),介紹動力外骨骼的一般運作模式:

  • 首先,高階控制器透過機器學習演算法分析可穿戴式感測器的即時測量值,辨識使用者的運動模式(或示意圖)。
  • 然後,中階控制器將運動意圖轉換為特定軌跡。
  • 最後,低階控制器通過使用前饋反饋控制迴路來調製設備致動器,跟蹤參考軌跡並將訊號誤差降至最低。

(Source:Waterloo

值得關注的是,動力外骨骼在不同運動模式間進行準確的轉換非常重要,因即便小錯誤也可能導致失衡甚至傷害。動力外骨骼大多需要使用者透過手機應用程序或操縱桿手動控制,意味使用動力外骨骼時會有很多不必要的麻煩。

研究團隊看來,傳統要手動操縱動力外骨骼的方式很不方便,且對認知要求很高。不難想像,使用者每次想做新運動時,都必須先停下來,拿出手機選擇想要的模式。當然這不意味著如今動力外骨骼的控制方式還是原地踏步。

論文顯示,自 2015 年起,已有一些研究團隊嘗試。如開發「自動運動模式辨識系統」,使用可穿戴感測器(例如慣性測量單元 IMU 和肌電圖 EMG)在不同運動模式之間自動切換──不過比起傳統,這種神經肌肉─機械數據融合的方式提高運動模式辨識的準確性。這種測量仍取決於患者,且 EMG 容易造成疲勞、電極皮膚電導率變化及鄰近肌肉串擾。

在此背景下,研究人員為動力外骨骼使用者安裝可穿戴攝影鏡頭,目前正在改良 AI 電腦軟體處理影像,準確辨識樓梯、門等周圍環境特徵,以調整自身動作模仿體格健全的人走路。

具體來講,研究人員幫使用者安裝 iPhone XS Max,也就是所謂的可穿戴智慧手機鏡頭系統。

(Source:Frontiersin

設計確保使用者直立時,手機距地面約 1.3 公尺,這套系統支援機器學習,進行即時環境分類。照論文說法,可穿戴式相機系統相對輕巧、不引人注目,人類行走生物力學不受影響。

手機錄製超過 52 小時的 30Hz、1,280×720 解析度影片,總計約 560 萬張圖像,分為 12 類,即大規模分層資料庫 ExoNet。ExoNet 含約 923,000 個單獨標記的圖像。相比之下,之前最大資料庫只約 402,000 張圖像。可見 ExoNet 規模和多樣性,與以前的環境辨識系統明顯不同。

關於作者

上述成果來自 ExoNet 計畫,由該校系統設計工程專業博士生、滑鐵盧人工智慧研究所成員 Brokoslaw Laschowski 領導。Brokoslaw Laschowski 曾獲多倫多大學運動機能學(生物力學)理學學士、西安大略大學運動機能學(生物力學)理學碩士、滑鐵盧大學機械工程碩士。

Brokoslaw Laschowski 表示:

在我們的控制方法下,動力外骨骼的運作不一定需要人類思考。我們正在設計的外骨骼和義肢就像自駕車。

外媒 TechCrunch 報導,ExoNet 下一階段的目標是:向電機發送指令,分析使用者目前運動和未來接觸的地形,使動力外骨骼順利爬上樓梯、避開障礙等。

未來,研究人員還希望做到動力外骨骼「自動充電」,提高能量效率。

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:Waterloo

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