Разработчики из проекта RIKEN Guardian Robot Project и их сотрудники использовали сочетание инженерии легких материалов и искусственного интеллекта для создания робота-экзоскелета, который может помочь людям с нарушениями подвижности. Важным элементом нового устройства является технология, позволяющая скелету эффективно угадывать намерения пользователя.

Роботизированные экзоскелеты обещают сыграть важную роль в поддержке стареющего населения. По сути, это костюмы, которые люди могут носить, позволяя им проявлять силу, когда их старые тела не способны сами проявлять силу. Однако, разработке экзоскелетов препятствует тот факт, что они, как правило, тяжелые и, если их не контролировать должным образом, могут действовать скорее как помеха, чем как помощь. Таким образом, важно разработать экзоскелеты, которые были бы легкими и могли бы помочь пользователю, не мешая его усилиям.

Нынешнее исследование включало два основных элемента.

Во-первых, ученые разработали легкий экзоскелет на основе углеродного волокна .для нижней части тела, которая крепилась к бедрам и голеням пользователей. Экзоскелет был построен с приводами с сильным обратным приводом, поэтому он не мешал движениям пользователей, даже когда приводы не были активированы.

И что важно, исследовательская группа обратилась к искусственному интеллекту, чтобы посмотреть, смогут ли они использовать его, чтобы предсказать, как пользователь хочет двигаться. Они использовали метод, известный как PU-обучение, или положительный и немаркированный, чтобы экзоскелет научился правильно читать намерения пользователя на основе измерений мышечной активности пользователя. Метод PU-классификации позволяет использовать неоднозначные данные, комбинируя положительно помеченные данные, которые машина знает как правильные, с другими непомеченными данными, которые могут быть как положительными, так и отрицательными, что позволяет искусственному интеллектуучиться на данных, которые не все помечены.

В ходе эксперимента участники выполняли различные движения, которые могут начинаться одинаково: вставать, скрещивать ноги, наклоняться вперед и менять положение на стуле. Экзоскелет использовал машинное обучение, чтобы угадать, когда они на самом деле пытаются встать, а затем оказал помощь в движении.

Эксперимент удался

По словам Дзюнъитиро Фурукавы из проекта Guardian Robot Project, первого автора статьи, результаты были лучше, чем у традиционных систем, которые используют полностью размеченные данные в ситуациях, когда может иметь место поведение пользователя, отличное от целевого движения «сесть-встать», что указывает на что метод может быть расширен и на другие движения.

По словам Джуна Моримото, возглавлявшего исследовательскую группу, «ключевым элементом нашего исследования является то, что при управлении роботом для помощи человеческим движениям важно разработать его, исходя из предположения, что люди будут вести себя не так, как предполагалось».