ロボット義肢の改善のための新しいソフトウェアの開発

ノースカロライナ州立大学の研究者によって、ロボット義肢や外骨格の改善のために新しいソフトウェアが開発されました。新しいソフトウェアは既存のハードウェアと統合でき、さまざまな地形での歩行がより安全で自然になることを可能にします。

論文のタイトルは “Environmental Context Prediction for Lower Limb Prostheses With Uncertainty Quantification.” であり、IEEE Transactions on Automation Science and Engineering に掲載されています。

さまざまな地形への適応

エドガー・ロバトンは論文の共同著者であり、ノースカロライナ州立大学の電気・コンピューターエンジニアリング学科の准教授です。

「下肢ロボット義肢は、ユーザーが歩いている地形に応じて異なる動作を実行する必要があります」とロバトンは述べています。 「私たちが作成したフレームワークにより、ロボット義肢のAIはユーザーが踏む地形の種類を予測し、予測に関連する不確実性を量化し、その不確実性を決定に組み込むことができます」。

研究者は、6つの異なる地形に焦点を当てました。各地形では、ロボット義肢の動作を調整する必要がありました。これらの地形は、タイル、コンクリート、レンガ、芝、階段上り、階段下りでした。

ボクスアン・ジョンは論文の第一著者であり、ノースカロライナ州立大学の博士課程を修了しました。

「不確実性の度合いが高すぎる場合、AIは疑わしい決定を強いられることはありません。代わりに、ユーザーに十分な自信を持って予測できないことを通知したり、安全モードに切り替えたりすることができます」とジョンは述べています。

ハードウェアとソフトウェアの統合

新しいフレームワークは、ハードウェアとソフトウェアの両方を統合する必要があります。また、下肢ロボット外骨格またはロボット義肢デバイスとともに使用されます。

このフレームワークの新しい側面の1つは、別のハードウェアとしてのカメラです。研究では、カメラが眼鏡に装着され、下肢義肢に取り付けられました。研究者は、2つの異なるタイプのカメラからのコンピュータビジョンデータを使用してAIがどのように利用できるかを観察しました。最初は個別に、そして一緒に。

ヘレン・ハuangは論文の共同著者であり、ノースカロライナ州立大学とノースカロライナ大学チャペルヒル校のジョイントバイオメディカルエンジニアリング学科のジャクソンファミリーディスティングイッシュド教授です。

「ウェアラブルロボティクスの制御ソフトウェアにコンピュータビジョンを統合することは、研究の新しい分野です」とハuangは述べています。 「両方のカメラを使用することはうまくいきましたが、多くの計算能力が必要でコストがかかる可能性があります。しかし、下肢に取り付けられたカメラのみを使用することも、特に近距離の予測、たとえば次の1、2歩の地形の予測ではうまくいきました」。

ロバトンによると、この研究は、どのようなディープラーニングシステムにも適用可能です。

「不確実性を評価し、量化する方法をディープラーニングシステムに教えるためのより良い方法を見つけました。システムは不確実性を決定に組み込むことができます。これはロボット義肢にとって重要ですが、私たちの研究はどのようなディープラーニングシステムにも適用できます」とロバトンは述べています。

AIシステムのトレーニング

AIシステムをトレーニングするには、カメラが健全な参加者に取り付けられ、さまざまな屋内外の環境を移動させました。次のステップは、カメラを着用した下肢切断個人が同じ環境を移動することでした。

「モデルは、異なる集団からの被験者で適切に転送できることがわかりました。つまり、AIは1つのグループの人々によってトレーニングされていても、別の人によって使用されてもうまく機能しました」とロバトンは述べています。

次のステップは、ロボットデバイスでフレームワークをテストすることです。

「作業ロボット義肢の制御システムにフレームワークを統合することを楽しみにしています。次のステップです」とハuangは述べています。

チームは、視覚データ入力とデータ処理を減らしてシステムをより効率的にすることも作業します。