11 명의 신체를 가진 사람들을 대상으로 한 실험에서 소위 인간-인-루프 루프 알고리즘은 외골격을 최적화하는 데 약 1 시간이 걸렸으며, 그 후 평균 걷는 비율이 평균 24 % 감소했습니다. Carnegie Mellon University (CMU) 기계 공학과 박사후 연구원 인 Rachel Jackson
잭슨은 라이브 사이언스에“감소 규모는 상당히 놀랐다.
CMU의 기계 공학 부교수 인 Steven Collins와 CMU의 Juanjuan Zhang과 현재 중국 Nankai University의 교수 인 Juanjuan Zhang이 이끄는 Jackson과 그녀의 동료들은 오늘 그들의 연구 결과를 저널 (6 월 22 일)에 온라인으로 발표했습니다. 과학.
가벼운 짐은 확실히 매력적이지만 개인화 된 외골격은 또한 신체가 걷는 사람이 걷을 수있는 거리를 늘릴 수 있으며 개인이 더 빨리 달리는 데 도움이 될 수 있다고 Jackson은 말했습니다.
잭슨은 뇌졸중, 신경 손상 또는 절단을 겪은 사람들과 같은 신체적 장애가있는 사람들도 혜택을 얻을 수 있다고 Jackson은 말했다. 그녀는 개인화 된 외골격이 절단이나 부상 전보다 걷기 쉽다고 말했다.
이전에는 다른 연구팀이 달성 한 최대 평균 에너지 감소량은 양쪽 다리에 착용 한 수동 조정 된 발목 외골격을 사용하여 14.5 %, 사전 프로그래밍 된 설정을 사용하여 양쪽 발목과 양쪽 발목에 작용하는 엑소 수트를 사용하여 22.8 %였습니다.
그러나 CMU 휴먼 인 루프 알고리즘의 성능이 향상되었으며 사전 프로그래밍에 의존하지 않았습니다.
잭슨은“이 알고리즘은 매우 우수하여 단 하나의 장치로 에너지 비용을 절감하는 지원 전략을 발견 할 수 있었다”고 말했다. "정말 멋지다."
외골격의 문제점은 비록 사람을 돕기위한 것이지만 운동을 방해 할 수 있다는 점이다. 우선, 각 장치에는 몇 온스에서 몇 파운드에 이르는 자체 무게가 있으며 사용자는 그 무게를 지녀야합니다. 외골격은 또한 신체의 특정 부분에 힘을가하도록 설계되었지만, 힘의 타이밍이 꺼져 있으면 사람이 움직일 때 더 많은 에너지를 사용해야 할 수도 있다고 Jackson은 말했다. 그리고 그것은 비생산적입니다.
최근 연구의 최적화 단계에서 각 참가자는 발목 외골격과 산소 및 이산화탄소 (CO2) 수준을 측정하도록 설계된 마스크를 착용했습니다. 이러한 조치는 개인이 소비하는 에너지 량과 관련이 있습니다. 각 사람이 일정한 속도로 러닝 머신을 걸을 때 외골격은 발목과 발가락에 여러 가지 패턴의 보조를 적용했습니다.
이러한 패턴은 힘이 가해 졌을 때와 힘의 양의 조합이었습니다. 예를 들어, 자세 (발 뒤꿈치가 처음 땅에 닿을 때), 자세 중간 (발이 평평 할 때) 또는 자세가 늦게 (발이 발끝까지 말릴 때) 힘을 일찍 적용 할 수 있습니다. 이러한 위치 변화 동안, 더 많거나 적은 양의 힘이 적용될 수 있습니다.
이 알고리즘은 참가자의 응답을 2 가지마다 바뀌는 32 가지 패턴으로 테스트했습니다. 그런 다음, 패턴이 사람이 걷기 쉽거나 더 어려워 졌는지 여부를 측정했습니다.
한 시간 이상 지속 된 세션이 끝날 무렵 알고리즘은 각 개인에 최적화 된 고유 한 지원 패턴을 생성했습니다.
잭슨은“패턴의 일반적인 형태 측면에서 큰 변동성이 있었으며, 이는 모든 사람에게 동일한 것을 적용하기보다는 이러한 전략을 각 개인에 맞게 사용자 정의하는 것이 중요 함을 의미한다”고 말했다.
그녀는이 장치가 "학습"때문일뿐만 아니라 도움의 패턴을 바꿨 기 때문에 장치를 사용하는 사람도 배우고 있다고 덧붙였다.
잭슨은“우리는 사람들이 장치와 더 잘 상호 작용하기 위해 걸음 걸이를 조정하는 다양한 방법을 모색해야한다고 생각한다. 이를 통해 장치를 가장 잘 사용하는 방법을 안내하고 가장 큰 이점을 얻을 수 있습니다. "이것은 양방향 거리"라고 그녀는 말했다.
팀의 다른 구성원은 몸 전체의 아래쪽 절반에 착용하도록 설계된 6 개의 관절로 외골격을 만들기 위해 알고리즘을 확장하는 방법을 테스트 할 계획입니다.
