Atliekant eksperimentus su 11 darbingų žmonių, vadinamajam žmogaus kilpoje algoritmui prireikė maždaug valandos, kad būtų galima optimizuoti egzoskeletą, o po to vidutiniškai 24 procentais sumažėjo energijos, reikalingos dalyviams, vaikščioti, skaičius. tyrimų grupės narė Rachel Jackson, Carnegie Mellon universiteto (CMU) Mechanikos inžinerijos katedros doktorantė.
„Sumažinimas buvo gana stulbinantis“, - Džeksonas pasakojo „Live Science“.
Džeksonas ir jos kolegos, vadovaujami CMU mechanikos inžinerijos docento Steveno Collinso, ir Juanjuanas Zhang, buvęs CMU, o dabar Nankai universiteto Kinijoje profesorius, šiandien (birželio 22 d.) Internete paskelbė savo tyrimų rezultatus. Mokslas.
Lengvesnis krovinys tikrai yra patrauklus, tačiau pritaikytas egzoskeletas taip pat galėtų padidinti atstumą, kurį gali įveikti darbingas žmogus, ir tai netgi galėtų padėti žmonėms bėgti greičiau, sakė Jacksonas.
Žmonės, turintys fizinę negalią, pavyzdžiui, patyrę insultą, neurologinę traumą ar amputaciją, taip pat gali pastebėti naudą, sakė Jacksonas. Suasmenintas egzoskeletas gali padaryti vaikščiojimą lengvesnį ar lengvesnį nei buvo prieš amputaciją ar traumą, sakė ji.
Anksčiau didžiausias kitų tyrimų grupių pasiektas vidutinis energijos sumažėjimas buvo 14,5 proc., Naudojant rankiniu būdu sureguliuotus kulkšnių egzoskeletus, nešiojamus ant abiejų kojų, ir 22,8 proc., Naudojant egzosuitą, kuris veikė abu klubus ir abi kulkšnis, naudojant iš anksto užprogramuotus nustatymus.
Bet CMU žmogaus į eilę algoritmas veikė geriau, ir jis nepasikliavo išankstiniu programavimu.
„Šis algoritmas buvo toks geras, kad jis sugebėjo surasti pagalbos strategiją energijos sąnaudoms sumažinti tik vienu prietaisu“, - sakė Jacksonas. "Tai buvo gana šaunu."
Egzoskeletų iššūkis yra tas, kad nors jie skirti padėti žmogui, jie gali kliudyti judėti, sakė Jacksonas. Pradedantiesiems, kiekvienas prietaisas būna su savo svoriu - nuo kelių uncijų iki poros svarų, o vartotojas turi nešti tą svorį. Egzoskeletas taip pat yra skirtas pritaikyti jėgą tam tikroms kūno dalims, tačiau jei jėgos laikas neveikia, žmogui gali prireikti daugiau energijos judėti, sakė Jacksonas. Ir tai nesuderinama.
Neseniai atlikto tyrimo optimizavimo etape kiekvienas dalyvis nešiojo kulkšnies egzoskeletą ir kaukę, skirtą deguonies ir anglies dioksido (CO2) lygiams matuoti. Šios priemonės yra susijusios su tuo, kiek energijos žmogus išleidžia. Kiekvienam asmeniui einant pastoviu greičiu, ant bėgimo takelio egzoskeletas kulkšnims ir kojų pirštams pritaikė įvairių modelių pagalbą.
Šie modeliai buvo derinami atsižvelgiant į jėgą ir jėgą. Pvz., Jėgos gali būti pritaikytos ankstyvoje padėtyje (kai kulnas pirmą kartą atsitrenkia į žemę), stovėsenos viduryje (kai pėda yra plokščia) arba per vėlai (kai pėda susisuko iki kojos piršto). Atliekant tuos padėties pokyčius, galėjo būti taikoma didesnė ar mažesnė jėga.
Algoritmas patikrino dalyvių atsakymus į 32 skirtingus modelius, kurie keitėsi kas 2 minutes. Tuomet buvo išmatuota, ar dėl minėto modelio žmogui buvo lengviau ar sunkiau vaikščioti.
Pasibaigus sesijai, kuri truko kiek daugiau nei valandą, algoritmas sukūrė unikalų pagalbos modelį, optimizuotą kiekvienam asmeniui.
„Kalbant apie bendrą modelių formą, buvo didelis kintamumas, reiškiantis, kad svarbu pritaikyti šias strategijas kiekvienam asmeniui, o ne pritaikyti tą patį dalyką visiems“, - teigė Jacksonas.
Ji pridūrė, kad prietaisas galėjo gerai veikti ne tik todėl, kad jis „mokėsi“, bet ir todėl, kad pakeitus pagalbos modelį, jį naudojantis asmuo taip pat mokėsi.
„Mes manome, kad tai verčia žmones ieškoti skirtingų būdų, kaip suderinti savo eiseną, kad būtų galima geriau sąveikauti su įrenginiu“, - teigė Jacksonas. Tai padeda žmogui parodyti, kaip geriausia naudoti įrenginį ir kaip iš jo gauti didžiausią naudą. „Tai dvipusė gatvė“, - sakė ji.
Kiti komandos nariai planuoja išbandyti, kaip būtų galima išplėsti algoritmą, kad būtų sukurtas egzoskeletas su šešiais sąnariais, skirtas nešioti visą apatinę kūno dalį.
