一組研究人員開發(fā)了一種使用深度強化學習控制下肢外骨骼的新方法。發(fā)表在《神經(jīng)工程與康復雜志》上的題為“通過深度強化學習對下肢康復外骨骼進行穩(wěn)健行走控制與肌肉骨骼模型相結(jié)合”的方法，為下肢外骨骼的用戶提供了更強大和自然的步行控制。
雖然可穿戴機器人技術的進步有助于恢復下肢障礙患者的活動能力，但目前外骨骼的控制方法在為用戶提供自然和直觀運動的能力方面受到限制。這會損害平衡并導致用戶疲勞和不適。很少有研究專注于開發(fā)強大的控制器，這些控制器可以在安全性和獨立性方面優(yōu)化用戶體驗。
現(xiàn)有的用于下肢康復的外骨骼采用各種技術來幫助用戶保持平衡，包括特殊的拐杖和傳感器，根據(jù)共同作者Ghaith Androwis博士的說法，他是凱斯勒基金會移動和康復工程研究中心的高級研究科學家，也是該中心康復機器人和研究實驗室的主任。沒有這種助手的外骨骼允許更多的獨立行走，但代價是增加重量和緩慢的行走速度。
“先進的控制系統(tǒng)對于開發(fā)下肢外骨骼至關重要，這種外骨骼可以在各種條件下自主，獨立行走，”Androwis博士說。研究團隊開發(fā)的新方法使用深度強化學習來改善外骨骼控制。強化學習是一種人工智能，它使機器能夠通過反復試驗從自己的經(jīng)驗中學習。
“使用肌肉骨骼模型和外骨骼，我們模擬了下肢的運動并訓練了外骨骼控制系統(tǒng)，以使用強化學習實現(xiàn)自然的行走模式，”通訊作者Xianlian Zhou博士解釋說，他是新澤西理工學院(NJIT)生物醫(yī)學工程系生物動力學實驗室的副教授兼主任。“我們正在使用我們的團隊正在開發(fā)的下肢外骨骼在現(xiàn)實條件下測試該系統(tǒng)，結(jié)果顯示了提高行走穩(wěn)定性和減少用戶疲勞的潛力。
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