Con IA, los exoesqueletos robóticos obtienen autocontrol

Los investigadores de robótica están desarrollando patas de exoesqueleto que dan sus pasos por sí mismas, utilizando tecnología sofisticada de inteligencia artificial (IA). Las piernas autocontroladas algún día podrán apoyar los movimientos de los ancianos y las personas con discapacidades físicas.

El sistema, construido y probado por investigadores de la Universidad de Waterloo, combina la visión artificial y la IA de aprendizaje profundo. para imitar una forma de andar humana. "Aprendiendo" de una colección de paseos de muestra por un entorno, el sistema ajusta sus movimientos en función del entorno que detecta.

“Le estamos dando visión a los exoesqueletos robóticos para que puedan controlarse a sí mismos”, dijo Brokoslaw Laschowski , candidato a doctorado en ingeniería de diseño de sistemas que dirige un proyecto de investigación de la Universidad de Waterloo llamado ExoNet .

El sistema ExoNet, respaldado por inteligencia artificial, extrae datos de capacitación recopilados por el equipo. Con cámaras portátiles atadas al pecho (como se muestra en la imagen de arriba), Laschowski y sus colegas investigadores tomaron videos de ambientes interiores y exteriores.

AI. Luego, el software de computadora procesó la transmisión de video para reconocer con precisión escaleras, puertas y otras características dentro del entorno.

El logro se detalló en la revista Frontiers in Robotics and AI . (Explore un conjunto de datos de investigación relacionado con este proyecto de exoesqueleto autónomo).

El último de una serie de documentos sobre los proyectos relacionados, Simulación de la biomecánica de estar de pie para sentarse para prótesis y exoesqueletos robóticos con regeneración de energía , aparece en la revista IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics.

Las patas de exoesqueleto motorizadas se han diseñado antes, pero el usuario casi siempre ha requerido un joystick o una aplicación de teléfono inteligente para controlar sus movimientos.

Más robots en resúmenes técnicos

Un robot que se está desarrollando en la Universidad de Tel Aviv "escucha" señales eléctricas, gracias a un sensor natural:la oreja de una langosta muerta.

Un nuevo robot no necesita componentes electrónicos para moverse, solo una fuente constante de aire presurizado.

“Eso puede ser inconveniente y exigente cognitivamente”, dijo Laschowski. “Cada vez que quieras realizar una nueva actividad locomotora, tienes que parar, sacar tu smartphone y seleccionar el modo deseado.”

El enfoque de la Universidad de Waterloo ofrece un control más automatizado, gracias a la A.I. y capacidades de visión artificial.

La próxima fase del proyecto de investigación ExoNet implicará el envío de instrucciones a los motores para que los exoesqueletos robóticos puedan subir escaleras, evitar obstáculos o tomar otras acciones apropiadas basadas en el análisis del movimiento actual del usuario y el terreno próximo.

Además, los investigadores también están trabajando para mejorar la eficiencia energética de los motores de los exoesqueletos robóticos mediante el uso del movimiento humano para autocargar las baterías.

"Nuestro enfoque de control no necesariamente requeriría el pensamiento humano", dijo Laschowski, supervisado por el profesor de ingeniería John McPhee , la Cátedra de Investigación de Canadá en Dinámica de Sistemas Biomecatrónicos, en su Grupo de Investigación de Movimiento laboratorio. "Al igual que los autos autónomos que se conducen solos, estamos diseñando exoesqueletos autónomos que caminan solos".

En una sesión de preguntas y respuestas con Resúmenes técnicos a continuación, Brokoslaw Laschowski explica más sobre la tecnología ExoNet y por qué un exoesqueleto que tiene características similares a las de un automóvil autónomo también debe incluir medidas de seguridad similares a las de un vehículo.

Resúmenes técnicos : ¿Cómo garantiza la seguridad? ¿Puede el usuario tomar el control si el exoesqueleto está haciendo algo peligroso por error? La analogía es ADAS vs vehículos completamente autónomos. ¿Cómo controlaría el usuario la velocidad y las paradas y arranques? ¿Cómo interactuarían dichos controles con el usuario?

Brokoslaw Laschowski :La seguridad es lo más importante. Estos dispositivos robóticos están diseñados para ayudar a personas mayores y con discapacidades físicas (por ejemplo, accidente cerebrovascular, lesión de la médula espinal, parálisis cerebral, osteoartritis, etc.). No podemos permitirnos que el exoesqueleto tome decisiones equivocadas y potencialmente cause caídas o lesiones. En consecuencia, nos estamos centrando por completo en mejorar la precisión y el control de la clasificación mediante el desarrollo de un sistema de reconocimiento del entorno que permita que el exoesqueleto detecte y reaccione de forma autónoma en tiempo real al entorno de la marcha. Estamos optimizando el rendimiento del sistema utilizando computadoras y prototipos portátiles con controles "saludables" antes de las pruebas clínicas. Sin embargo, el usuario del exoesqueleto siempre tendrá la capacidad de hacerse cargo del control manual (por ejemplo, detenerse y girar).

Resúmenes técnicos :¿Puede explicarme una aplicación que imagina para este tipo de exoesqueleto? ¿Dónde será más valioso?

Brokoslaw Laschowski :Estos dispositivos robóticos están diseñados para ayudar a las personas mayores y con discapacidades físicas con las actividades locomotoras. Un ejemplo de aplicación de nuestro sistema de control automatizado adaptable al entorno es cambiar entre diferentes actividades locomotoras. En los exoesqueletos disponibles en el mercado, al pasar de caminar en terreno llano a subir escaleras, por ejemplo, el usuario se acerca a la escalera, se detiene y le comunica manualmente al exoesqueleto la actividad prevista mediante una interfaz móvil, botones u otros controles manuales. (dependiendo del dispositivo).

En contraste, con un sistema de control autónomo, a medida que el usuario se acerca a una escalera inclinada, los sensores integrados, como las unidades de medición inercial (IMU), detectan y clasifican continuamente los movimientos actuales del usuario, y el sistema de cámara portátil detecta y clasifica el terreno próximo. La fusión de estas diferentes tecnologías de sensores y algoritmos de reconocimiento de patrones se utiliza para predecir la intención locomotora del usuario y controlar el exoesqueleto.

Resúmenes técnicos :¿Cómo se “entrena” el exoesqueleto para operar sin el pensamiento humano?

Brokoslaw Laschowski :Utilizamos visión artificial y aprendizaje profundo para la clasificación de entornos. Usando millones de imágenes del mundo real, nuestras redes neuronales convolucionales se entrenan de manera automática y eficiente para predecir los diferentes entornos para caminar que se muestran en las imágenes. Esta información sobre el entorno de marcha se utiliza posteriormente para controlar el exoesqueleto robótico en términos de planificación óptima de rutas, evitación de obstáculos y cambio entre diferentes actividades locomotoras (p. ej., caminar en terreno llano para subir escaleras).

Resúmenes técnicos :¿Qué sigue para este exoesqueleto? ¿En qué estás trabajando ahora?

Brokoslaw Laschowski :Desde una perspectiva crítica de seguridad, estos sistemas de control de exoesqueleto alimentados por IA deben funcionar con precisión y en tiempo real. Por lo tanto, nos estamos enfocando en mejorar la precisión de la clasificación del entorno mientras usamos arquitecturas de redes neuronales con requisitos mínimos de almacenamiento de memoria y computación para promover la inferencia integrada en tiempo real.

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