Piernas de exoesqueleto con IA aprenden a caminar de forma autónoma

Investigadores de robótica están desarrollando piernas de exoesqueleto que dan sus pasos por sí mismas, usando tecnología sofisticada de inteligencia artificial (IA). Las piernas autcontroladas podrían algún día apoyar movimientos de ancianos y personas con discapacidades físicas.

Sistema ExoNet: visión por computadora y aprendizaje profundo

El sistema, construido y probado por investigadores de la Universidad de Waterloo, combina visión por computadora y IA de aprendizaje profundo para imitar una marcha humana. "Aprendiendo" de una colección de paseos de muestra alrededor de un entorno, el sistema ajusta sus movimientos basándose en lo que sus sensores detectan.

"Estamos dando visión a exoesqueletos robóticos para que puedan controlarse a sí mismos", dijo Brokoslaw Laschowski, candidato a doctorado en ingeniería de diseño de sistemas que lidera un proyecto de investigación de Waterloo llamado ExoNet.

El sistema ExoNet, apoyado por IA, extrae datos de entrenamiento recopilados por el equipo. Con cámaras wearables sujetas al pecho (como se muestra en la imagen superior), Laschowski y sus colegas grabaron videos de entornos interiores y exteriores. Software de IA procesó el video para reconocer con precisión escaleras, puertas y otras características del entorno.

Ventaja sobre exoesqueletos controlados manualmente

Piernas de exoesqueleto motorizadas se han diseñado antes, pero el usuario casi siempre requería un joystick o app de smartphone para controlar movimientos. "Eso puede ser incómodo y cognitivamente demandante", dijo Laschowski. "Cada vez que quieres realizar una nueva actividad locomotora, tienes que parar, sacar el smartphone y seleccionar el modo deseado."

El enfoque de Waterloo ofrece control más automatizado, gracias a capacidades de IA y visión por computadora.

Próximas fases: escaleras, obstáculos y eficiencia energética

La siguiente fase del proyecto ExoNet implicará enviar instrucciones a motores para que exoesqueletos robóticos suban escaleras, eviten obstáculos o tomen otras acciones apropiadas basándose en análisis del movimiento actual del usuario y terreno próximo.

Además, los investigadores trabajan para mejorar eficiencia energética de motores para exoesqueletos robóticos usando movimiento humano para auto-cargar baterías.

"Nuestro enfoque de control no requeriría necesariamente pensamiento humano", dijo Laschowski, supervisado por el profesor de ingeniería John McPhee, Cátedra de Investigación de Canadá en Dinámica de Sistemas Biomecatrónicos, en su Motion Research Group. "Similar a coches autónomos que se conducen solos, estamos diseñando exoesqueletos autónomos que caminan por sí mismos."

Entrevista con Tech Briefs

Tech Briefs: ¿Cómo aseguran seguridad? ¿Puede el usuario tomar control si el exoesqueleto hace algo peligroso? Analogía ADAS vs vehículos totalmente autónomos. ¿Cómo controlaría el usuario velocidad, parada y marcha? ¿Cómo interfazarían tales controles con el usuario?

Brokoslaw Laschowski: La seguridad es máxima importancia. Estos dispositivos robóticos están diseñados para asistir ancianos y personas con discapacidades físicas (ej. ictus, lesión medular, parálisis cerebral, osteoartritis, etc). No podemos permitir que el exoesqueleto tome decisiones erróneas y cause caídas o lesiones. Consecuentemente, nos enfocamos totalmente en mejorar precisión de clasificación y control desarrollando sistema de reconocimiento de entorno para permitir al exoesqueleto percibir y reaccionar en tiempo real al entorno de caminata. Optimizamos rendimiento del sistema usando computadoras y prototipos wearables con controles "saludables" antes de pruebas clínicas. Sin embargo, el usuario del exoesqueleto siempre tendrá capacidad de tomar control manual (ej. parada y dirección).

Tech Briefs: ¿Puede describir una aplicación prevista? ¿Dónde será más valioso?

Brokoslaw Laschowski: Estos dispositivos asistirán a ancianos y personas con discapacidades en actividades locomotoras. Ejemplo: transición entre actividades locomotoras. En exoesqueletos comerciales, al pasar de caminar en llano a subir escaleras, el usuario se acerca a la escalera, para, y comunica manualmente al exoesqueleto la actividad deseada usando interfaz móvil, botones u otros controles manuales.

En contraste, con sistema de control autónomo, mientras el usuario se acerca a escalera inclinada, sensores a bordo como unidades de medida inercial (IMU) perciben y clasifican continuamente movimientos actuales del usuario, y el sistema de cámara wearable percibe y clasifica terreno próximo. La fusión de estas tecnologías de sensores y algoritmos de reconocimiento de patrones predice la intención locomotora del usuario y controla el exoesqueleto.

Tech Briefs: ¿Cómo se "entrena" el exoesqueleto para operar sin pensamiento humano?

Brokoslaw Laschowski: Usamos visión por computadora y aprendizaje profundo para clasificación de entorno. Usando millones de imágenes reales, nuestras redes neuronales convolucionales se entrenan automática y eficientemente para predecir diferentes entornos de caminata mostrados en imágenes. Esta info sobre entorno de caminata se usa luego para controlar el exoesqueleto robótico en planificación óptima de ruta, evasión de obstáculos y cambio entre actividades locomotoras (ej. caminar en llano a subir escaleras).

Tech Briefs: ¿Qué sigue para este exoesqueleto? ¿En qué trabajan ahora?

Brokoslaw Laschowski: Desde perspectiva crítica de seguridad, estos sistemas de control de exoesqueleto impulsados por IA necesitan rendir con precisión y en tiempo real. Por tanto, nos enfocamos en mejorar precisión de clasificación de entorno usando arquitecturas de red neuronal con requisitos computacionales y de almacenamiento mínimos para promover inferencia en tiempo real a bordo.