哈佛大学约翰·a·保尔森工程和应用科学学院(SEAS)的研究人员开发了一种新的方法，可以根据个人情况校准机器人系外服辅助系统，并适应各种真实世界的行走任务。当我们赶着去下一个约会、赶上人行横道信号或去公园散散步时，我们会改变速度。无论我们是去远足还是爬上斜坡进入建筑物，斜坡也一直在变化。除了环境的变化，我们走路的方式还受到性别、身高、年龄和肌肉力量的影响，有时还会受到神经或肌肉疾病的影响，如中风或帕金森病。这种人和任务的可变性是设计可穿戴机器人在现实环境中辅助或增强行走的主要挑战。迄今为止，定制可穿戴机器人辅助个人行走需要数小时的手动或自动调节——这对健康人来说是一项乏味的任务，对老年人或临床患者来说通常是不可能的。
现在，来自哈佛大学约翰·保尔森工程和应用科学学院(SEAS)的研究人员已经开发出一种新的方法，在这种方法中，机器人系外机器人的辅助可以根据个人情况进行校准，并在几秒钟内适应各种真实世界的行走任务。该生物侦察系统使用肌肉动态的超声波测量来为exo西装的用户开发个性化和特定活动的辅助配置文件。
“我们基于肌肉的方法能够相对快速地生成个性化的辅助简档，为行走的人提供真正的好处，”该论文的合著者、雅培和詹姆斯·劳伦斯工程教授罗伯特·d·豪说。
这项研究发表在《科学机器人学》上。
之前生物学家尝试为机器人宇航服开发个性化的辅助外形，重点是穿戴者肢体的动态运动。SEAS的研究人员采取了不同的方法。这项研究是豪的哈佛生物机器人实验室和哈佛生物设计实验室之间的合作，前者在超声成像和实时图像处理方面拥有丰富的经验，后者由SEAS大学工程和应用科学教授康纳·j·沃尔什(Conor J. Walsh)管理，后者开发用于增强和恢复人类性能的软可穿戴机器人。
该论文的第一作者之一、SEAS大学博士后研究员理查德·努科尔斯说:“我们使用超声波来观察皮肤下的情况，并直接测量使用者的肌肉在几项行走任务中所做的事情。“我们的肌肉和肌腱具有顺应性，这意味着四肢的运动和驱动其运动的底层肌肉的运动之间不一定有直接的映射关系。”
研究小组将一个便携式超声波系统绑在参与者的小腿上，并在他们执行一系列行走任务时对他们的肌肉进行成像。
脚踝外服演示。学分:哈佛大学生物设计实验室哈佛大学约翰·a·保尔森工程和应用科学学院“从这些预先录制的图像中，我们估计了辅助力将与小腿肌肉平行施加，以抵消它们在行走周期的f推阶段需要执行的额外工作，”SEAS大学和艺术与科学研究生院(GSAS)的研究生、该研究的共同第一作者克里提卡·斯瓦米纳坦说。
新系统只需要几秒钟的步行，甚至一个跨步就足以捕捉肌肉的轮廓。
对于每一个超声波产生的轮廓，研究人员然后测量了这个人在穿着和不穿着外套行走时消耗了多少代谢能量。研究人员发现，exo套装提供的基于mu scle的辅助功能显著降低了在一定行走速度和坡度范围内行走的代谢能量。
与之前发表的研究相比，exosuit还应用了更低的辅助力来获得相同或改善的代谢能量益处。
“通过直接测量肌肉，我们可以更直观地与使用外套装的人一起工作，”SEAS和GSAS大学的研究生、该研究的第一作者之一李桑军说。“通过这种方法，外套装不会压倒穿着者，而是与他们合作。”
当在现实环境中测试时，exosuit能够快速适应行走速度和倾斜度的变化。
下一步，研究小组的目标是测试系统，不断进行实时调整。
该论文的资深作者沃尔什说:“这种方法可能有助于支持可穿戴机器人在现实世界、动态环境中的采用，实现舒适、定制和自适应的辅助。
这项研究也是由多萝西·奥泽尔合著的。
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