本月初，加拿大滑鐵盧大學(xué)的研討職員更新了第一個開源的人類運動場景高分辨率可穿著相機圖象數(shù)據(jù)庫。正在此基礎(chǔ)上，可利用AI跟可穿著相機，讓外骨骼機器人實現(xiàn)自立行走。
外骨骼機器人是指套正在人體內(nèi)部的機器人，也稱“可穿著的機器人”。該機器人存在傳感、節(jié)制、信息、融會、挪動計較等功用，操作者可以將其綁正在腿上，資助他們加強或規(guī)復(fù)身體性能。
一、外骨骼機器人使用方法：從手控到機械自立
布羅科斯瓦夫·拉紹夫斯基（BrokoslawLaschowski）是滑鐵盧大學(xué)這項研討的次要研發(fā)職員之一，他說道：“每次您念轉(zhuǎn)變挪動方法時，皆須要依附操縱桿或智能手機應(yīng)用程序去操縱外骨骼機器人，從坐到站、站到止、空中行走到高低樓梯皆須要如許做?！蹦菍Σ僮髡邅碇v是很大的承擔(dān)。
若何讓外骨骼機器人自動識別什么時候切換運動形式？
科學(xué)家曾將傳感器附著正在腿部，這類方式可以檢測從大腦發(fā)送到肌肉的生物電信號，通知他們挪動。
然而，這類方式也存在一些問題，例如皮膚出汗時，皮膚導(dǎo)電性將遭到影響。
兩、準(zhǔn)確率超七成，外骨骼機器人自動識別行走情況
拉紹夫斯基團(tuán)隊正在測驗考試一種新方式：為用戶裝置可穿著相機，為機械供給視覺數(shù)據(jù)，使其可能自立操縱。機器人裝備的AI軟件可以剖析這些數(shù)據(jù)，以辨認(rèn)周圍環(huán)境的樓梯、門跟其他特點，并計較若何做出最好相應(yīng)。
讓外骨骼機器人實現(xiàn)隨意率性行走情況下的自動識別，則須要大批數(shù)據(jù)。
拉紹夫斯基指導(dǎo)了第一個人類運動場景高分辨率可穿著相機圖象的開源數(shù)據(jù)庫——ExoNet名目。該數(shù)據(jù)庫擁有跨越560萬張室內(nèi)跟室外真實步行情況的圖象。
國產(chǎn)分揀機器人直銷拉紹夫斯基指出，團(tuán)隊利用這些數(shù)據(jù)去鍛煉深度學(xué)習(xí)算法。只管可穿著相機感知的分歧概況跟物體存在極大差別，但他們團(tuán)隊的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)曾經(jīng)可能以73%的準(zhǔn)確度自動識別分歧的行走情況。
同時，拉紹夫斯基也評釋，AI對圖片的深度學(xué)習(xí)也會使其依附傳統(tǒng)二維圖象，正在戶外照明跟距離增長時，AI丈量準(zhǔn)確性平常會降低。
智能垃圾分揀機器人零件其他研究者也正在將AI跟可穿著相機用于讓外骨骼機器人自立行走。
北卡羅來納州的研討職員將可穿著相機裝置正在眼睛或膝蓋上，讓志愿者穿過各類室內(nèi)跟室外情況，捕獲外骨骼機器人能夠用來窺察周圍世界的圖象數(shù)據(jù)。
京東快遞分揀機器人功能北卡羅來納州破大學(xué)電氣工程研究員埃德加·洛巴頓默示，他們專注于AI軟件若何削減果運動恍惚或適度暴光圖象等因素而發(fā)生的不確定性，以確保安全運轉(zhuǎn)?！霸蹅冊竿_保AI集成到硬件產(chǎn)物之前，咱們可能真正依附它。”
三、自動駕駛為靈感，進(jìn)步外骨骼機器人穩(wěn)定性
將來，拉紹夫斯基跟他的共事將專注于進(jìn)步情況剖析軟件的準(zhǔn)確性，資助外骨骼機器人更好天實現(xiàn)及時操縱。
洛巴頓跟他的團(tuán)隊借摸索若何處置懲罰舉措給視覺體系帶來的不確定性因素。
ExoNet研討職員愿望摸索AI軟件若何將下令傳輸給外骨骼機器人，以便機器人可以依據(jù)系統(tǒng)對用戶周邊地形停止剖析，履行爬樓梯或制止障礙物等使命。拉紹夫斯基道，以自動駕駛汽車為靈感，他們正追求開辟無需人工投入便可實現(xiàn)步行使命的自立外骨骼機器人。
與此同時，拉紹夫斯基所在團(tuán)隊也正在思量年老、殘疾人等行動不便者操縱外骨骼機器人的場景安全性?！坝脩羝桨仓陵P(guān)重要，若是骨骼機器人的分類算法或控制器做出毛病決意，用戶要一直有能節(jié)制它的才能?！?/p>
結(jié)語：自主化是生物助力機器人將來趨向
外骨骼機器人作為機器人范疇的一個分支，自1960年起研討從未中斷，但若何應(yīng)用傳感器精確獲得人體意圖始終是待辦理的難題。
現(xiàn)在正在AI跟可穿著相機的加持下，外骨骼機器人這一生物助力機器人的開展與落地均將加速，拓展其商用跟民用市場。
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