Исследователи разработали новое программное обеспечение, которые могут быть интегрированы с существующим оборудованием, чтобы люди, используя роботизированные протезы и экзоскелеты ходить в более безопасном, более естественным способом, на различных видах местности. Новая структура включает в себя компьютерное зрение в протезно-контроль ноги, и включает в себя прочный искусственный интеллект (ИИ) алгоритмы, которые позволяют программное обеспечение для более полного учета неопределенности.
«Нижних конечностей роботизированные протезы должны выполнять различные поведения, основанного на пользователей ландшафты идут», — говорит Эдгар Lobaton, соавтор бумаги и адъюнкт-профессор электротехники и вычислительной техники в Университете штата Северная Каролина. «Платформа, которую мы создали, позволяет ИИ в роботизированных протезов для прогнозирования типа пользователей ландшафты будут наступать на, количественную оценку неопределенности, связанные с предсказанием, а затем включить, что неопределенность в процессе принятия решений.»
Ученые обратили внимание на различия между шести различных участков, которые требуют корректировки в поведение роботизированного протеза: плитка, кирпич, бетон, трава, «наверху» и «внизу».
«Если степень неопределенности слишком высока, то ИИ не вынужден принять рискованное решение-это может вместо того, чтобы уведомить пользователя, что он не хватает уверенности в своем прогнозе действовать, или это по умолчанию в «безопасный» режим,» говорит Boxuan Чжун, ведущий автор бумаги и недавний кандидат технических наук выпускник НК государства.
Нового «экологического контекста» основа включает как аппаратные, так и программные элементы. Исследователи разработали основу для использования с любым нижних конечностей роботизированный экзоскелет или робототехнический протез, но с одним дополнительным оборудование: камеры. В своем исследовании ученые использовали камеры надеваются на очки и камеры, установленные на нижних конечностей сам протез. Исследователи оценивали, как ИИ был способен использовать данные компьютерного зрения с обоих типов камер, по отдельности и при совместном использовании.
«Включение компьютерного зрения в программное обеспечение управления носимой робототехника-это новая область исследований,» говорит Хелен Хуанг, соавтор бумаги. «Мы обнаружили, что, используя обе камеры работали хорошо, но требуют огромной вычислительной мощности и может быть экономически нецелесообразна. Однако, мы также обнаружили, что только с помощью камеры, установленной на нижней конечности работали очень хорошо-особенно для краткосрочных прогнозов, например, что местность будет похожа на следующий шаг или два.» Хуан-это семья Джексона заслуженный профессор биомедицинской инженерии в совместной кафедры биомедицинской инженерии в НК государства и Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл.
Наиболее значительный шаг вперед, однако, к самому ИИ.
«Мы придумали лучшего способа, чтобы научить глубокого обучения, как оценить и измерить неопределенность, что позволяет системе учета неопределенности в принятии решений,» Lobaton говорит. «Это, безусловно, актуально для роботизированного протезирования, но наша работа здесь может быть применен к любому типу глубокого изучения системы».
Для обучения системы искусственного интеллекта, исследователи подключили камеры для трудоспособных лиц, которые прошли через разнообразие крытых и напольных окружающих сред. Затем ученые сделали доказательство концепции оценки, имея лицо с нижних конечностей ампутация носить камеры во время прохождения тех же условиях.
«Мы обнаружили, что модель может быть адекватно передано таким образом, система может работать с предметами из разных групп населения,» Lobaton говорит. «Это означает, что ИИ работал хорошо, даже думал, что это было обучение одной группой людей и используется кем-то другим».
Однако, новая система еще не протестирована в робототехнического устройства.
«Мы рады, что включение системы в системе управления для работы роботизированного протезирования-это следующий шаг», — говорит Хуанг.
«И мы планируем работать над способами, чтобы сделать систему более эффективной, с точки зрения требует меньше визуальный ввод данных и меньше обработки данных», — говорит Чжун.
сделать разницу: спонсорские возможности
Ответить
Хотите присоединиться к обсуждению?Не стесняйтесь вносить свой вклад!