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      機器人外骨骼使用機器學習來幫助行動不便的用戶
      來源:RIKEN | 作者:翻譯 | 發布時間: 144天前 | 544 次瀏覽 | 分享到:
      來自 RIKEN Guardian 機器人項目的研究人員和合作者結合使用輕質材料工程和人工智能來創造一種可以幫助行動不便的人的外骨骼機器人。新設備的一個重要元素是允許骨架有效猜測用戶意圖的技術。

        來自 RIKEN Guardian 機器人項目的研究人員和合作者結合使用輕質材料工程和人工智能來創造一種可以幫助行動不便的人的外骨骼機器人。新設備的一個重要元素是允許骨架有效猜測用戶意圖的技術。

        機器人外骨骼有望在支持人口老齡化方面發揮重要作用。從本質上講,它們是人們可以穿的西裝,讓他們在舊身體無法發揮力量時發揮力量。然而,外骨骼的發展受到阻礙,因為它們通常很重,如果控制不當,可能會成為障礙而不是幫助。因此,重要的是開發既輕便又可以在不妨礙用戶努力的情況下協助用戶努力的外骨骼。

        目前的研究涉及兩個主要內容。首先,研究人員開發了一種基于的輕質用于連接到用戶大腿和小腿的下半身。外骨骼由高度可反向驅動的致動器制成,因此即使在未激活致動器的情況下也不會阻礙用戶的運動。重要的是,研究團隊轉向人工智能,看看他們是否可以用它來預測用戶想要如何移動。他們使用了一種被稱為 PU 學習(即正向和未標記)的方法,讓外骨骼根據對用戶肌肉活動的測量來學習正確讀取用戶的意圖。PU 分類方法允許使用模棱兩可的數據,通過將機器知道是正確的正標記數據與其他可能是正數或負數的未標記數據相結合,從而允許從未全部標記的數據中學習。

        在實驗中,參與者進行了可以以相同方式開始的各種動作——站立、交叉雙腿、前傾以及在椅子上重新定位。外骨骼使用機器學習來猜測他們何時真正試圖站起來,然后為提供幫助。

        實驗成功了。根據該論文的第一作者 Guardian Robot Project 的 Jun-ichiro Furukawa 的說法,在可能發生目標坐站運動以外的用戶行為的情況下,結果優于使用完全標記數據的傳統系統,表明該方法也可以擴展到其他運動。

        領導該研究團隊的森本淳表示:“我們研究的關鍵要素是,在控制協助時,重要的是要基于人類會以不屬于人類行為方式的行為方式進行開發。學習數據?!?/span>


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