美国佐治亚理工学院机械工程师开发了一种控制机器人外骨骼的通用方法。无需专门训练、特别校准，对复杂算法进行调整后，用户穿上外骨骼就可以直接行走。研究成果3月20日发表在《科学·机器人》上。
新系统使用深度学习自动调整外骨骼为人类提供帮助的方式，现已证明这种外骨骼可顺滑地支持行走、站立以及爬楼梯或坡道等动作。
该领域之前的大多数研究都集中在单项活动上，例如在平地行走或爬楼梯，所涉及算法通常会尝试对环境进行分类。佐治亚理工学院团队将关注环境转移到关注人类，也就是关注肌肉和关节的活动。
与不佩戴设备的人相比，用户穿上新开发的髋部外骨骼能量消耗更少，他们自己的关节也不再那么“辛苦”。
研究团队使用现有算法，并根据实验室收集的力量和动作的捕捉数据对其进行通用训练。不同性别和体型的受试者佩戴动力髋外骨骼，在测力板上以不同的速度行走、爬上可调节高度的楼梯、上下坡道以及在这些动作之间进行转换。就像用于制作电影的动作捕捉工作室一样，每个动作都被记录并编目，以了解关节在各种活动中的表现和作用。
研究人员称，未来，机器人外骨骼将使士兵、航空行李搬运工或任何从事高强度体力工作的人群受益。
美国佐治亚理工学院机械工程师开发了一种控制机器人外骨骼的通用方法。无需专门训练、特别校准，对复杂算法进行调整后，用户穿上外骨骼就可以直接行走。研究成果3月20日发表在《科学·机器人》上。
新系统使用深度学习自动调整外骨骼为人类提供帮助的方式，现已证明这种外骨骼可顺滑地支持行走、站立以及爬楼梯或坡道等动作。
该领域之前的大多数研究都集中在单项活动上，例如在平地行走或爬楼梯，所涉及算法通常会尝试对环境进行分类。佐治亚理工学院团队将关注环境转移到关注人类，也就是关注肌肉和关节的活动。
与不佩戴设备的人相比，用户穿上新开发的髋部外骨骼能量消耗更少，他们自己的关节也不再那么“辛苦”。
研究团队使用现有算法，并根据实验室收集的力量和动作的捕捉数据对其进行通用训练。不同性别和体型的受试者佩戴动力髋外骨骼，在测力板上以不同的速度行走、爬上可调节高度的楼梯、上下坡道以及在这些动作之间进行转换。就像用于制作电影的动作捕捉工作室一样，每个动作都被记录并编目，以了解关节在各种活动中的表现和作用。
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