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懶癌們有救了!想要走路不費勁?一個演算法就搞定!

外骨骼在自然界中隨處可見,比如蝸牛的殼、螃蟹的殼、昆蟲的角質層等。近些年來,科學家開始嘗試將這種外骨骼的概念應用到人類的身體上,開發出各類輔助人類運動的動力外骨骼(也稱「動力服」)。

動力外骨骼的應用前景十分廣泛,能夠協助患有移動障礙的病人進行物理治療、甚至恢復正常生活能力,就像《異形》(Aliens)中的瑞普利(Ripley)。並且,即使沒有外部動力供給,無動力的外骨骼也能幫助我們更高效的分配自身的運動能量。

然而,每個人的身體結構都是不同的,不僅僅是身材比例上的差異,就連行走的步伐和步態也不相同。所以,怎麼才能設計出適用於用戶自身特點的外骨骼呢?

近日,來自卡內基梅隆大學的研究團隊設計了一款新型踝關節外骨骼,結合了遺傳演算法與跑步機,給出了新的設計思路。經過幾輪訓練優化後,這款踝關節外骨骼就能幫助大多數用戶以更高效的方式走路,並且代謝消耗的降幅可達14~40%。並且,通過改變訓練條件,這款外骨骼還能幫助用戶更好的上坡或者負載重物。

秘密就在腳踝處

正如上圖所示,這款受測試的踝關節外骨骼只包括腳部及小腿部位。在行走的每一步中,只需在踝關節施加一定的扭矩,就能降低行走所消耗的能量。這款踝關節外骨骼有四個參數可供調整:改變方向的時機,所施加的扭矩的峰值,以及在何時扭矩達到該峰值。

當然,憑直觀經驗設定參數也是可能的,但是卻不能保證這種直觀經驗是完全正確並且適用於所有用戶的。

所以,該團隊設計了一種稱為「人-機共優化」的方法:用戶穿戴外骨骼在跑步機上進行運動,跟蹤記錄用戶的行走代謝活動,從而獲得其行走所消耗的代謝能量。

在一個小時的跑步機行走訓練中,控制軟體演算法將測試多種不同的四參數組合,並跟蹤所得的代謝消耗量。經過一輪測試,遺傳演算法將挑選出性能最佳的參數組,並綜合各方面進行新一輪的測試。

大多數情況下,一小時足夠進行四輪的軟體控制測試,這已經能夠得出最優化的參數設置了,即便再額外增加測試次數也不能獲得更高的提升空間了。

GIF/169K

研究人員對11人進行了腳踝外骨骼的訓練測試。測試結果表明,即使穿戴單側腳踝外骨骼,佩戴者行走所消耗的能量也能降低14%~40%,。其中,14%是在控制軟體未進行優化時所獲得的最佳性能,並且是在雙側均穿戴外骨骼的情況下獲得的。而40%的耗能降幅,則遠超過從髖關節以下整條腿部都佩戴外骨骼所獲得的最佳性能。

對於控制軟體優化後所獲得的最終參數,有一些是對所有用戶都適用的,比如,峰值扭矩總是出現在每一步的中間時刻最佳。但是,扭矩何時開始施加則是設定在每一步的前20%的範圍內。有趣的是,很多情況下,在優化的控制參數下消耗的能量總是少於未優化的版本。所以,有效的外骨骼並不總是要向用戶的腿部輸送更多的能量。

應有背景是關鍵

鑒於遺傳演算法能夠產生這麼高效的行走控制軟體,研究團隊也嘗試進行了其他任務的控制優化。目前,研究者能夠根據不同的任務應用設計特定的控制軟體,比如用於快速行走、奔跑的、爬坡的以及負載重物等任務的軟體控制。所有這些任務在應用了腳踝外骨骼後都比通常僅僅穿鞋的情況下節省了能量消耗。其中。在快速行走條件下,能量消耗能降低30%;而在負載重物的條件下,能量消耗僅能降低4%。並且,這種遺傳演算法同樣也適用於雙側的腳踝外骨骼優化。

研究人員發現,除了優化能量消耗以外,這種方法還能優化其他性能。在一項單獨的測試中,研究者將行走期間的小腿肌肉代謝活動降低了35%以上。

這看起來似乎是一個奇怪的目標,但值得我們回顧一下做外部骨骼的初衷。我們的目標主要是幫助因受傷或疾病而患有行動障礙的人。外骨骼則有可能積極協助患者進行物理治療,幫助患者重獲行動能力。不難想像,降低小腿肌肉的代謝能量消耗,能夠極大地輔助患者的物理治療。

此外,更常見的情況是,受傷或疾病在正常的步態變化之上進一步增加了複雜性。研究者提出的這種新優化方法不僅能幫助患者適應這種附加的複雜性,還能處理從慢走、快走到跑步等各種條件下的複雜性。


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