Leo Medrano，密歇根大学神经生物实验室的博士生，在双轨跑步机上测试脚踝外骨骼。通过允许用户在跑步机上测试时直接操纵外骨骼的设置，用户自己可以考虑难以检测或测量的偏好，如舒适性。鸣谢:密歇根大学机器人研究所为了改变人类的移动能力，外骨骼需要与用户无缝交互，在我们移动时，在正确的时间提供正确的帮助，与我们的肌肉合作。为了实现这一目标，密歇根大学的研究人员让用户直接控制定制脚踝外骨骼的行为。
这一过程不仅比传统的由专家决定设置的方法更快，而且可能包含了专家可能会忽略的偏好。例如，通常用于调整外骨骼和机器人假体的用户身高和体重对首选设置没有影响。
“这种方法不是一刀切的力量水平，也不是使用肌肉活动的测量来定制外骨骼的行为，而是使用主动的用户反馈来塑造一个人接受的帮助，”科学机器人研究的第一作者、最近毕业的机械工程博士金·英格拉哈姆说。
专家通常会调整电动外骨骼的各种设置，以考虑人体的不同特征、步态生物力学和用户偏好。这可以通过计算可量化的数据(如代谢率或肌肉活动)来实现，以最大限度地减少用户消耗的能量，或者更简单地通过要求用户重复比较成对的设置来找到感觉最佳的设置。
然而，最小化能量消耗的方法可能不是最舒适或最有用的。并且要求用户在众多设置的选项之间进行选择可能太耗时，并且还会妨碍这些设置如何相互作用以影响用户体验。
通过允许用户直接操纵设置，难以检测或测量的偏好可以由用户自己解决。用户可以快速独立地决定哪些功能是最重要的，例如，权衡舒适度、功耗或稳定性，然后选择最符合这些偏好的设置，而无需专家重新调整。
“能够选择和控制它的感觉将有助于用户满意度和未来这些设备的采用，”Ingraham说。“无论外骨骼有多大帮助，如果它们不令人愉快，人们就不会穿它们。”
为了测试这种系统的可行性，研究小组为用户配备了Dephy动力脚踝外骨骼和显示空白网格的触摸屏界面。选择网格上的任何一点都会改变外骨骼在一个轴上的扭矩输出，同时改变另一个轴上的扭矩计时。
当被告知在跑步机上行走时找到自己的偏好时，之前没有外骨骼经验的一组用户平均能够在大约1分45秒内确认他们的最佳设置。
“我们对人们能够如此精确地识别他们的偏好感到惊讶，特别是因为他们对正在发生的一切完全视而不见——我们没有告诉他们他们正在调整什么参数，所以他们只是根据他们感觉设备如何帮助他们来选择他们的偏好，”Ingraham说。
此外，用户偏好在实验过程中也发生了变化。随着第一次使用外骨骼的用户获得更多经验，他们更喜欢更高水平的帮助。而且，那些已经体验过外骨骼的人比第一次使用外骨骼的人更喜欢更高级别的帮助。
这些发现可以帮助确定随着用户获得经验，外骨骼需要多长时间重新调整一次，并支持将用户直接输入纳入最佳体验偏好的想法。
“这是探索如何将人们的偏好纳入外骨骼控制的基础性工作，”该研究的高级作者、机械工程助理教授兼机器人研究所核心教员Elliott Rouse说。“这项工作的动机是我们希望开发超越实验室并对社会产生变革性影响的外骨骼。
“下一步是回答为什么人们喜欢他们喜欢的东西，这些偏好如何影响他们的能量、肌肉活动和生理，以及我们如何在现实世界中自动实施基于偏好的控制。辅助技术为用户提供有意义的好处是很重要的。”
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