本月(yue)初，加拿(na)大滑鐵(tie)盧大學(xue)的研討職員更新(xin)了第一個開源的人(ren)類運動場景高分辨率可穿著相(xiang)機(ji)圖象數(shu)據(ju)庫。正在此(ci)基礎上，可利用(yong)AI跟可穿著相(xiang)機(ji)，讓外(wai)骨骼機(ji)器人(ren)實現自立(li)行(xing)走。
外骨骼機(ji)器人是指套(tao)正在人體內(nei)部的機(ji)器人，也稱“可穿(chuan)著的機(ji)器人”。該機(ji)器人存(cun)在傳感、節制(zhi)、信息、融會、挪動(dong)計較等(deng)功用(yong)，操作者可以將其綁正在腿上(shang)，資助他們(men)加強或規復身體性能。
一、外骨骼機器(qi)人使用(yong)方法：從手控到(dao)機械自立
布羅科斯(si)瓦夫·拉紹夫斯(si)基（BrokoslawLaschowski）是滑鐵盧大學(xue)這項(xiang)研(yan)討的次要(yao)研(yan)發職員之一，他說道：“每次您念轉變挪(nuo)動方(fang)法時(shi)，皆須要(yao)依(yi)附操縱桿或智能(neng)手(shou)機應(ying)用程序去操縱外骨骼機器人，從坐到站、站到止、空中行走到高低(di)樓梯皆須要(yao)如許做。”那對操作者來講(jiang)是很(hen)大的承(cheng)擔。
若何(he)讓外骨骼機器(qi)人自動識別什么時候切換運動形式？
科學家曾將(jiang)傳感(gan)器附(fu)著正在(zai)腿部，這類方式可以檢測從大腦發送到(dao)肌肉的生物電信號(hao)，通知他們挪動。
然而，這類(lei)方式也存在一些問(wen)題，例(li)如皮膚出汗時(shi)，皮膚導電性將(jiang)遭到影響(xiang)。
兩(liang)、準確率超七成，外(wai)骨(gu)骼(ge)機器(qi)人(ren)自動識別行走情況
拉(la)紹夫斯基團隊正(zheng)在測驗考(kao)試一(yi)種新(xin)方式：為用戶(hu)裝(zhuang)置(zhi)可(ke)穿(chuan)著相(xiang)機，為機械供給(gei)視覺(jue)數據，使其可(ke)能自(zi)立操縱(zong)。機器人裝(zhuang)備(bei)的AI軟件可(ke)以剖(pou)析這些(xie)數據，以辨(bian)認周(zhou)圍環境的樓梯、門跟(gen)其他(ta)特點，并計較(jiao)若(ruo)何做出最好相(xiang)應。
讓(rang)外骨骼機器人實現隨(sui)意率性行走情(qing)況下的自動識別，則(ze)須要大(da)批數據。
拉紹夫斯基(ji)指導了第(di)一個人類運(yun)動場景高(gao)分辨率(lv)可穿著相機(ji)圖象(xiang)的(de)開源(yuan)數(shu)據庫(ku)——ExoNet名目(mu)。該數(shu)據庫(ku)擁有(you)跨越560萬張(zhang)室內跟室外真實步行情況的(de)圖象(xiang)。
國產分揀機器人直銷拉紹夫斯(si)基指出，團(tuan)隊(dui)利用這(zhe)些(xie)數據去鍛煉深度(du)學習算法。只管可(ke)(ke)穿(chuan)著相機感知的(de)(de)分(fen)歧(qi)概況跟物體存在(zai)極大差(cha)別(bie)，但他們(men)團(tuan)隊(dui)的(de)(de)深度(du)卷積神(shen)經網(wang)絡曾經可(ke)(ke)能以73%的(de)(de)準(zhun)確度(du)自動識別(bie)分(fen)歧(qi)的(de)(de)行走情況。
同時，拉紹夫斯基也(ye)評釋(shi)，AI對圖片的深度學(xue)習也(ye)會使其依附傳統(tong)二維圖象，正在戶(hu)外照明跟距離增長時，AI丈(zhang)量準(zhun)確性平常會降低。
智能垃圾分揀機器人零件其他研究者也(ye)正在(zai)將AI跟(gen)可穿著相機用(yong)于讓外(wai)骨骼機器人自(zi)立行走。
北卡羅來納州的(de)研(yan)討職員將(jiang)可穿著相機(ji)裝(zhuang)置正在眼睛或膝(xi)蓋上，讓志愿(yuan)者穿過各類室(shi)內跟室(shi)外情(qing)況，捕獲外骨骼機(ji)器人能夠用來窺察周(zhou)圍(wei)世界的(de)圖(tu)象數據(ju)。
京東快遞分揀機器人功能北卡(ka)羅來納州破大學電氣工程(cheng)研究員(yuan)埃德加·洛巴頓默示，他們專(zhuan)注于AI軟件(jian)若(ruo)何(he)削減果(guo)運動恍惚或適度暴(bao)光(guang)圖(tu)象等因素而發生的不確定(ding)性，以確保安全運轉。“咱們愿望確保AI集成(cheng)到硬件(jian)產(chan)物之前，咱們可能(neng)真正依附它。”
三、自動駕(jia)駛為(wei)靈(ling)感，進步外骨(gu)骼機器人穩定性
將(jiang)來，拉(la)紹夫斯基跟他的共事將(jiang)專(zhuan)注于進步情況剖析軟件(jian)的準確性，資(zi)助外(wai)骨骼(ge)機器人更(geng)好天(tian)實現及(ji)時操縱。
洛巴頓跟他的團隊借摸索若何處(chu)置懲(cheng)罰舉措給視(shi)覺體(ti)系帶來的不確定性因(yin)素(su)。
ExoNet研(yan)討(tao)職員愿望摸索(suo)AI軟件若(ruo)何(he)將下(xia)令傳輸給外(wai)骨骼機器人(ren)，以便(bian)(bian)機器人(ren)可以依(yi)據(ju)系統對用戶周邊地形(xing)停止剖析，履行爬(pa)樓梯或制止障礙物等使(shi)命(ming)。拉(la)紹(shao)夫(fu)斯基道，以自動駕駛汽(qi)車(che)為靈感，他們正追(zhui)求(qiu)開辟無(wu)需人(ren)工投入(ru)便(bian)(bian)可實現步行使(shi)命(ming)的(de)自立外(wai)骨骼機器人(ren)。
與(yu)此同時，拉紹夫斯基所在團隊(dui)也正在思量年(nian)老、殘疾人(ren)等行動(dong)不(bu)便者操縱外骨骼機器人(ren)的場景安(an)全性。“用戶(hu)平安(an)至關重要(yao)，若(ruo)是骨骼機器人(ren)的分類算法或(huo)控制器做(zuo)出毛病(bing)決意，用戶(hu)要(yao)一直有(you)能(neng)節制它的才能(neng)。”
結語：自主(zhu)化是生物助(zhu)力機器人將來趨向
外骨(gu)骼機(ji)器人作(zuo)為機(ji)器人范(fan)疇的一個(ge)分支(zhi)，自1960年(nian)起研討從(cong)未中斷(duan)，但若何(he)應用傳(chuan)感(gan)器精確獲得人體意圖始終是(shi)待辦理的難題。
現在正在AI跟可穿著(zhu)相機的(de)加(jia)持下，外(wai)骨骼(ge)機器人(ren)這一生物助(zhu)力機器人(ren)的(de)開展與落地均將加(jia)速，拓展其商用(yong)跟民(min)用(yong)市場。
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