Egzo

Inżynierowie, korzystając ze sztucznej inteligencji i noszonych na sobie kamer, starają się pomóc robotycznym egzoszkieletom chodzić samodzielnie.

Coraz częściej naukowcy na całym świecie opracowują egzoszkielety dolnych partii ciała, aby pomóc ludziom chodzić. Są to zasadniczo chodzące roboty, które użytkownicy mogą przypinać do nóg, aby pomóc im się poruszać.

Problemem występującym z egzoszkieletami jest częste poleganie na ręcznym sterowaniu, aby przełączyć się z jednego trybu lokomocji na inny, na przykład z siedzenia do stania, stania do chodzenia lub chodzenia po ziemi do chodzenia po schodach. Poleganie na joystickach lub aplikacjach na smartfony za każdym razem, gdy chcesz zmienić sposób poruszania się, może okazać się niewygodne.

Naukowcy pracują nad zautomatyzowanymi sposobami, które pomogą egzoszkieletom rozpoznać, kiedy należy zmienić tryby lokomocji – na przykład za pomocą czujników przymocowanych do nóg, które mogą wykrywać sygnały bioelektryczne wysyłane z mózgu do mięśni, nakazujące im ruch. Jednak takie podejście wiąże się z wieloma wyzwaniami, takimi jak sposób, w jaki może zmieniać się przewodnictwo skóry, gdy skóra osoby pocą się lub wysycha.

Obecnie kilka grup badawczych eksperymentuje z nowym podejściem: wyposażeniem użytkowników egzoszkieletu w kamery, aby zapewnić maszynom dane wizyjne, które pozwolą im działać autonomicznie. Oprogramowanie sztucznej inteligencji (AI) może analizować te dane, aby rozpoznawać schody, drzwi i inne cechy otaczającego środowiska i obliczać, jak najlepiej zareagować.

Badacz robotyki Laschowski kieruje projektem ExoNet, pierwszą bazą danych typu open source zawierającą obrazy o wysokiej rozdzielczości, które można nosić za pomocą kamery, przedstawiające scenariusze poruszania się ludzi. Zawiera ponad 5,6 miliona zdjęć rzeczywistych środowisk spacerowych wewnątrz i na zewnątrz. Jego zespół wykorzystał te dane do trenowania algorytmów uczenia głębokiego; ich konwolucyjne sieci neuronowe mogą już automatycznie rozpoznawać różne środowiska spacerowe z 73-procentową dokładnością, „pomimo dużej różnorodności powierzchni i obiektów wykrywanych przez noszoną kamerę” – zauważa Laschowski.

Zdaniem Laschowskiego potencjalnym ograniczeniem ich pracy jest poleganie na konwencjonalnych obrazach 2-D, podczas gdy kamery głębinowe mogą również uchwycić potencjalnie użyteczne dane o odległości. On i jego współpracownicy ostatecznie zdecydowali się nie polegać na kamerach głębinowych z wielu powodów, w tym z faktu, że dokładność pomiarów głębokości zwykle pogarsza się w oświetleniu zewnętrznym i wraz ze wzrostem odległości.

W podobnej pracy naukowcy z Północnej Karoliny mieli ochotników z kamerami zamontowanymi na okularach lub przypiętymi do kolan, aby uchwycić rodzaj danych obrazowych, których egzoszkielety mogłyby wykorzystać, aby zobaczyć otaczający ich świat. Cel? „Zautomatyzować ruch” – mówi Edgar Lobaton, badacz elektrotechniki na Uniwersytecie Stanowym Karoliny Północnej. Mówi, że koncentrują się na tym, jak oprogramowanie AI może zmniejszyć niepewność spowodowaną takimi czynnikami, jak rozmycie ruchu lub prześwietlone obrazy, aby zapewnić bezpieczne działanie. Chcemy mieć pewność, że możemy naprawdę polegać na wizji i części sztucznej inteligencji przed zintegrowaniem ich ze sprzętem. “

W przyszłości Laschowski i jego koledzy skoncentrują się na poprawie dokładności oprogramowania do analizy środowiska przy niewielkich wymaganiach obliczeniowych i pamięci masowej, co jest ważne w przypadku operacji wykonywanych w czasie rzeczywistym na robotycznych egzoszkieletach na pokładzie. Lobaton i jego zespół starają się również wyjaśnić niepewność wprowadzaną do ich systemów wzrokowych przez ruchy.

Ostatecznie badacze ExoNet chcą zbadać, w jaki sposób oprogramowanie AI może przekazywać polecenia do egzoszkieletów, aby mogły wykonywać zadania, takie jak wchodzenie po schodach lub omijanie przeszkód, w oparciu o analizę systemu bieżących ruchów użytkownika i nadchodzącego terenu. Inspirując się samochodami autonomicznymi, starają się opracować autonomiczne egzoszkielety, które poradzą sobie z zadaniem chodzenia bez udziału człowieka – mówi Laschowski.

Jednak Laschowski dodaje: „Bezpieczeństwo użytkowników jest sprawą najwyższej wagi, zwłaszcza biorąc pod uwagę, że pracujemy z osobami z niepełnosprawnością ruchową”, wynikającą być może z podeszłego wieku lub niepełnosprawności fizycznej.

„Użytkownik egzoszkieletu zawsze będzie miał możliwość nadpisania systemu, jeśli algorytm klasyfikacji lub kontroler podejmie złą decyzję”.