Katsetes 11 võimeka kehaga inimesel võttis nn inimese avas-algoritm eksoskeleti optimeerimiseks umbes tund ja vähendas pärast seda kõndimiseks vajamineva energia tarbimist keskmiselt 24 protsendi võrra. uurimisrühma liige Rachel Jackson, järeldoktor Carnegie Melloni ülikooli (CMU) masinaehituse osakonnas.
"Vähendamise suurus oli päris jahmatav," rääkis Jackson Live Science'ile.
Jackson ja tema kolleegid eesotsas CMU mehaanikainseneride dotsendi Steven Collinsiga ja endine CMU ning nüüd Hiina Nankai ülikooli professor Juanjuan Zhang avaldasid täna (22. juuni) veebis oma uurimistöö tulemused Teadus.
Kerge koormus on kindlasti ahvatlev, kuid isikupärastatud eksoskelett võib suurendada ka vahemaad, mida invaliidid saavad kõndida, ja see võib aidata inimestel isegi kiiremini joosta, ütles Jackson.
Ka füüsiliste puuetega inimesed, näiteks insuldi, neuroloogilise vigastuse või amputatsiooni saanud inimesed, võivad sellest kasu saada, ütles Jackson. Isikustatud eksoskelett võib kõndimise muuta sama lihtsaks või hõlpsamaks kui enne amputatsiooni või vigastust, ütles ta.
Varem oli teiste uurimisrühmade saavutatud suurim keskmine energiavähendus 14,5 protsenti, kasutades mõlemal jalal kulunud käsitsi reguleeritud hüppeliigese eksoskeleti, ja 22,8 protsenti, kasutades eelprogrammeeritud seadeid kasutades mõlemal puusale ja mõlemale pahkluule mõjunud eksosüüti.
Kuid CMU inimese silmus-algoritm toimis paremini ja see ei toetunud eelprogrammeerimisele.
"See algoritm oli nii hea, et see suutis avastada abistrateegia energiakulude vähendamiseks vaid ühe seadmega," ütles Jackson. "See oli päris lahe."
Eksoskeletiga seotud väljakutse on see, et kuigi need on mõeldud inimese abistamiseks, võivad need liikumist takistada, ütles Jackson. Alustuseks on igal seadmel oma kaal, mis ulatub mõnest untsist kuni paar naela ja kasutaja peab seda raskust kandma. Eksoskeletid on mõeldud ka jõu rakendamiseks teatud kehaosadele, kuid kui jõu ajastus on välja lülitatud, võib inimesel olla vaja liikumiseks rohkem energiat kasutada, ütles Jackson. Ja see on vastupidine.
Värske uuringu optimeerimise etapis kandis iga osaleja hüppeliigese eksoskeletti ning maski, mis oli mõeldud hapniku ja süsinikdioksiidi (CO2) taseme mõõtmiseks. Need meetmed on seotud sellega, kui palju energiat inimene kulutab. Kuna iga inimene kõndis jooksulindil ühtlases tempos, rakendas eksoskelett pahkluude ja varvaste jaoks erinevaid abimudeleid.
Need mustrid olid kombinatsioon jõu rakendamisest ja jõu suurusest. Näiteks saab jõude rakendada varakult positsiooni korral (kui konts esmakordselt maapinnale põrkub), hoiaku keskel (kui jalg on lame) või hilisasendis (kui jalg on üles tõusnud varbani). Selliste positsioonide muutuste ajal võis rakendada suuremat või väiksemat jõudu.
Algoritm testis osalejate vastuseid 32 erinevale mustrile, mis muutusid iga 2 minuti järel. Seejärel mõõdeti, kas muster muudab inimese kõndimise lihtsamaks või raskemaks.
Veidi kauem kui tund kestnud seansi lõpuks koostas algoritm unikaalse abimudeli, mis oli optimeeritud iga inimese jaoks.
"Mustrite üldise kuju osas oli suur varieeruvus, mis räägib nende strateegiate kohandamise olulisusest iga inimese jaoks, selle asemel, et sama asja kõigile rakendada," sõnas Jackson.
Ta lisas, et seade võib olla hästi töötanud mitte ainult seetõttu, et see on "õppimine", vaid ka seetõttu, et kuna see muutis abistamise mustrit, õppis ka seda kasutav inimene.
"Me arvame, et see sunnib inimesi uurima erinevaid võimalusi oma kõnni koordineerimiseks, et seadet paremini suhelda," sõnas Jackson. See aitab inimesel juhendada, kuidas seadet kõige paremini kasutada ja sellest kõige rohkem kasu saada. "See on kahesuunaline tänav," ütles naine.
Teised meeskonna liikmed plaanivad katsetada, kuidas saaks algoritmi skaleerida, et luua kuue liigendiga eksoskelett, mis oleks ette nähtud kandmiseks kogu keha alaosale.
