智能外骨骼可以协助人们跳跃得更高或者让残疾人新的走路。尽管机械外骨骼被看做是工业发展、医疗康复和老年护理的未来，但研究进展仍然十分较慢。最近，这项研究步入了新的生机，匹兹堡卡内基梅隆大学的研究人员正在研发一种机器学习的算法，这种算法可以让外骨骼学会如何为有所不同的个体自定义专有运动方案——这就样子是一种有“大脑”支配的外骨骼。
“我指出这些成果可以应用于的领域十分普遍，”卡内基梅隆大学的博士生兼任机械工程师KirbyWitte如是说。“这种技术知道有趣，他们能使人跳跃得低，或者或者像人的腿一样右脚一扇门，而且在协助中风或残疾病人完全恢复行驶方面也起着最重要的起到。”迄今为止，外骨骼研究中不存在一些难题，其中一个难题就是外骨骼还必须人工手动设置。
研究人员于是以希望探索外骨骼将如何更佳的协助人类。本周公开发表在《科学》杂志上的一项研究指出，研究早已获得了相当大进展，但人们用来对其展开编程和仿真的模型，还不具备模拟出人类现实数据的能力。“在仿真过程中，我们期望外骨骼能明显增加能量消耗，但仍未取得成功。减少能耗告终的部分原因是研究人员没合理地仿真人体的基本特征”，Witte说道。
为了测试他们的系统，研究人员自由选择把被测试者放到跑步机上。被测试者的一个踝关节与外骨骼支架连接，这个支架通过一个扭矩来推展他的脚向前运动。
一开始，研究人员根据他们的计算结果，对外骨骼展开了编程，期望外骨骼需要更佳的协助被测试者已完成测试。随后的测试表明，是被测试者而不是外骨骼程序自由选择了最佳的方式来展开运动，因此运用踝关节来协助行驶，目前还正处于测试阶段，尚待未来更进一步考究。
但是，研究人员却具有更高的目标，Witte说道：“我们期望通过这种方式来协助人类行驶：当他们的脚认识地面时，我们不会通过传感器接管这一信息，一段时间后，记录下一个扭矩峰值。”“最佳的运动方式或许在大大变化，而且经常出现的时间比我们预期的晚了一点。事实证明，外骨骼装置应当在协助患者开始行驶之前，靠内部产生一种动力抗拒肢体运营一起。
”Witte说道，这项技术距离临床应用于还有几年的时间，主要是因为医院和医生仍未配有适合的硬件和测试仪器，无法以一种有效地的方式继续执行他们的算法。然而，Witte指出，自己的研究对展开身体咨商的人还是简单的。Witte说道，“对于外骨骼在运动时产生的能量的研究，更好地是对算法的一种测试研究”。除此之外，这种机器学习算法也可以用作任何嵌入式领域的研究。
据报，外骨骼和活动假肢可以提升人类的移动能力，但目前完全没顺利的先例。在充份分析人类自身情况的基础上，对设备展开优化可能会带给较佳优良的设计。
研究人员早已寻找一种方法，用作研究在行驶过程中体外骨骼增加自身能量消耗的情况。优化在一个踝关节上的外骨骼的转矩模式，通过这一方式，与无转矩外骨骼比起，新陈代谢能量消耗增加了24.2%。这种方法有效地利用了在一个或两个踝关节处的外骨骼，并可应用于在各种行驶与跑步过程中，同时还能优化肌肉运动方式。
寻找一个杰出的标准化辅助模式，自定义个人市场需求，并协助用户学会操作者外骨骼，所有这些都对智能外骨骼的未来起着大力的起到。不具备这些特征的优化版智能外骨骼能彻底提高用户体验，打造出“超级”人类。
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