باحثون يطورون نهجًا جديدًا لمساعدة الإكسوسيت الروبوتية

قام باحثون في مدرسة هارفارد جون أ. بولسون للعلوم الهندسية والتطبيقية بتطوير نهج جديد لمساعدة الإكسوسيت الروبوتية. يساعد هذا النهج في التغلب على تحدي رئيسي في تصميم الروبوتات القابلة للارتداء التي يمكن استخدامها لمساعدة المشي في ظروف العالم الحقيقي.

تتطلب منصات المساعدة الروبوتية القابلة للارتداء والمخصصة اليوم الكثير من التعديلات اليدوية أو الآلية لمساعدة الأفراد، وهو ما يمكن أن يكون صعبًا للمرضى.

يعتمد النهج الجديد على مساعدة الإكسوسيت الروبوتية التي يتم ضبطها على فرد معين، وتتكيف مع مهام المشي المختلفة في العالم الحقيقي في غضون ثوانٍ. يستخدم النظام البيولوجي الملهم قياسات الموجات فوق الصوتية لديناميكيات العضلات، مما يسمح له بالتخصيص والتفاعل مع المستخدمين.

روبرت دي هو هو أستاذ Abbott وJames Lawrence للعلوم الهندسية وشارك في كتابة الورقة البحثية، والتي نُشرت في Science Robotics.

“ينables نهجنا القائم على العضلات توليد ملفات مساعدة مخصصة بشكل نسبي السريع التي توفر فوائد حقيقية للشخص الذي يمشي”، قال هو.

https://www.youtube.com/watch?v=4XFvoW3Z9l8&t=1s

الأنظمة البيولوجية السابقة مقابل النهج الجديد

ركزت الأنظمة البيولوجية السابقة على حركات الأطراف والمرتدين، لكن الباحثين نظروا إلى ما وراء ذلك.

ريتشارد ناكولز هو باحث ما بعد الدكتوراه في SEAS وشارك في كتابة الورقة البحثية.

“استخدمنا الموجات فوق الصوتية لنظر تحت الجلد وقياس ما كان يفعله عضلات المستخدم أثناء أداء مهام المشي المختلفة”، قال ناكولز. “تحتوي عضلاتنا وأوتارنا على مرونة، مما يعني أنه لا يوجد بالضرورة映ش прям بين حركة الأطراف وتحرك العضلات الأساسية التي تدفع حركتها.”

أضاف الفريق نظامًا محمولًا للموجات فوق الصوتية إلى ساقي المشاركين قبل التصوير العضلات أثناء أداء مهام المشي المختلفة.

كريثيكا سواميناثان هي طالبة دراسات عليا في SEAS ودراسات عليا في العلوم والفنون (GSAS) وشاركت في كتابة الدراسة.

“من الصور المسجلة مسبقًا، قمنا بتخمين القوة المساعدة التي يجب تطبيقها بالتوازي مع عضلات الساق لتعويض العمل الإضافي الذي يجب أن تقوم به أثناء مرحلة الدفع في دورة المشي”، قال سواميناثان.

التحكم في ملف العضلات

يتطلب النظام بضع ثوانٍ فقط من المشي لالتقاط ملف العضلات، ولكل ملف، قاس الفريق كمية الطاقة الأيضية التي استخدمها الشخص أثناء المشي مع الإكسوسيت وبدونها.

وجد الفريق أن الطاقة الأيضية للمشي عبر مجموعة من السرعات والمنحدرات تقلصت بشكل كبير مع المساعدة القائمة على العضلات. كما وجدوا أن قوة المساعدة الأقل كانت مطلوبة لتحقيق نفس المنافع أو تحسين الطاقة الأيضية عند مقارنتها بالدراسات السابقة.

سانجون لي هو طالب دراسات عليا في SEAS وGSAS وشارك في كتابة الدراسة.

“من خلال قياس العضلات بشكل مباشر، يمكننا العمل بشكل أكثر直觉 مع الشخص الذي يرتدي الإكسوسيت”، قال لي. “مع هذا النهج، الإكسوسيت لا يغلب على المستخدم، بل يعمل بشكل تعاوني معه.”

في الحالات الواقعية، أظهر الإكسوسيت قدرة على التكيف بسرعة مع التغييرات في سرعة المشي والمنحدرات. سيقوم الفريق الآن باختبار النظام مع التعديلات في الوقت الفعلي.

“قد يساعد هذا النهج في دعم تبني الروبوتات القابلة للارتداء في الحالات الواقعية والديناميكية من خلال تمكين المساعدة المريحة والمخصصة والمتكيفة”، قال والش.