Искусственный интеллект научили управлять экзоскелетами

Ученые из Университета Ватерлоо смогли научить экзоскелет передвигаться более естественно, применив для этого камеры и искусственный интеллект.
Искусственный интеллект научили управлять экзоскелетами
University of Waterloo

Пользоваться современными экзоскелетами не так удобно, как хотелось бы — ими приходится управлять с контроллера или телефона. Ученые предложили способ решения проблемы, совместив искусственный интеллект с видеокамерами

Современные экзоскелеты испытывают массу проблем, которые мешают их выходу на потребительский рынок. Одна из них — неестественность походки и неудобство использования такого костюма. Не всегда экзоскелет оказывается устойчивым и способным адаптироваться под изменение условий окружающей среды.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Проект ExoNet, созданный учеными из Университета Ватерлоо, предлагает способ решения этой проблемы. Он представляет собой попытку создать более естественную локомоцию для экзоскелетов, заменив при этом приложения для управления устройством со смартфона или другого контроллера. Разработанная учеными система с искусственным интеллектом предназначена прежде всего для роботизированных экзоскелетов, которые разрабатываются рядом компаний для оказания помощи людям с ограниченными возможностями и травмами.

ExoNet использует видео, снятое носимой камерой. Отснятый материал обрабатывается искусственным интеллектом с глубоким обучением, который анализирует, как люди адаптируются и корректируют движения в ответ на изменение окружающей среды. Авторы надеются, что их система сможет в конечном итоге заменить потребность во внешнем контроле со стороны владельца и позволит создать более естественную локомоцию.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

По словам исследователей, над проектом предстоит еще много работы. Система уже ориентируется на ровной местности, но на следующих этапах авторы будут испытывать ее в условиях, которые, как правило, создают трудности для людей с ограниченной мобильностью — экзоскелетам предстоит подниматься по лестницам и перешагивать препятствия. Окончательный вариант системы будет способен предвидеть проблемы при движении в том или ином направлении и найти оптимальный способ их решения.

Исследование опубликовано в журнале IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics.