科学家展示了一种新的方法，利用人工智能和计算机模拟，教导机器人外骨骼在步行、跑步和爬楼梯等各种活动中帮助用户节省能量。北卡罗来纳州立大学的团队开发了这一创新方法，旨在自主提高用户的能效。研究人员正在引入一种机器学习框架，填补传统控制方法与人机协作优化之间的空白。论文的通讯作者、北卡罗来纳州立大学机械与航空工程副教授苏浩表示：“模拟与现实可以自主控制可穿戴机器人，以改善人类的移动性和健康。”他还提到：“外骨骼有巨大的潜力改善人类的运动表现。”然而，它们的发展和广泛传播受到需要长时间人类测试和手工控制法则的限制。这里的关键思想是，便携式外骨骼中的具身人工智能是可学习的。苏浩解释说：“我们正在学习如何通过计算机模拟来帮助人们步行、跑步或爬楼梯，而不需要进行任何物理实验。”研究人员特别集中于增强具身人工智能系统的自主控制，这些人工智能程序融合于物理机器人技术中。他们的重点是教导机器人外骨骼如何支持健康人士的各种运动。通常，用户必须花费数小时训练外骨骼，以便它能确定必要的力量以及何时施加来帮助步行、跑步或爬楼梯。然而，这种新方法使用户无需进行广泛的训练即可使用外骨骼。
“这项工作实际上是将科幻变为现实——让人们在完成各种任务时消耗更少的能量，”苏浩说。
“我们创造了一种训练和控制可穿戴机器人的方法，直接造福人类，”论文的主要作者、前北卡罗来纳州立大学博士后研究员罗淑珍表示。罗淑珍目前是埃布里－里德航空大学的助理教授。
例如，在与人类受试者的实验中，科学家发现，研究参与者在穿着机器人外骨骼行走时，代谢能量减少了24.3%。没有外骨骼时，参与者在跑步时消耗的能量多了13.1%，在爬楼梯时消耗的能量多了15.4%。这意味着机器人外骨骼显著降低了能量消耗。
重要的是要强调，这些能量节省是基于外骨骼与未穿外骨骼用户之间的比较。这为外骨骼的节能能力提供了准确的测量。
尽管这项研究主要集中在健康个体上，但其发现也可以应用于旨在帮助行动障碍者的机器人外骨骼。
研究人员开发的框架可能在机器人外骨骼技术中具有广泛和适应性的应用。“我们的计划是迅速开发并广泛实施各种辅助机器人，以帮助健康和行动受限的个体，”苏浩说。
“我们目前正在测试新方法在老年人和患有神经疾病（如脑瘫）的人士使用的机器人外骨骼中的有效性。我们还希望了解该方法如何提高为截肢者设计的机器人假肢的性能。”
这项研究得到了国家科学基金会1944655和2026622号奖项的支持，以及残疾、独立生活与康复研究国家研究所和国家卫生研究院的资金。罗淑珍和苏浩拥有与控制器相关的知识产权，苏浩还参与了开发外骨骼的公司Picasso Intelligence, LLC。
