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假腿

引导图像©oscarstock / Adob​​e Stock

对于截肢率较低的人,甚至甚至最基本的假腿走路通常比在没有它的情况下走得更远。但是,走上楼梯或穿过不均匀的地形,有一个被动的下肢假肢可以令人难以置信的具有挑战性

机器人假肢,带有动力的关节,可以帮助克服这些挑战人工智能(AI)可以进一步服用人造肢体,让它们能够感觉到佩戴者即将发生的事情。

密歇根大学的研究人员揭开了一个Ai-Powered假体腿2019年,可以在佩戴者的肌肉中感知凹陷,了解他们是否计划开始走上楼梯或斜坡。

现在,来自北卡罗来纳州立大学的一支球队开发了一台计算机视觉系统,它给出了一个假肢的能力,不仅可以“看到”是什么,而且还计算了这种预测中的确定性水平。

一个具有计算机视觉的假腿

他们的学习,发表在杂志IEEE自动化科学与工程交易,NC国家研究人员教授AI,看看六种地形之间的差异:瓷砖,砖,混凝土,草,“楼上”和“楼下”。

培养AI预测它的头脑,他们在户外和户外走路,同时穿着镜片上的相机和自己的腿。

“我们发现,使用两台相机都很好,但需要大量的计算能力,可能是经济高昂的,”研究员Helen Huang在A中说新闻发布

“然而,我们还发现,仅使用安装在下肢上的相机很好地工作 - 特别是对于近期预测,例如地形将是下一步或两个的地形,”她继续。

假腿

在假体腿部实验期间捕获的图像的示例。信誉:北卡罗来纳州立大学

该团队设计了他们的系统与现有的假肢合作 - 只需添加相机。虽然他们尚未在机器人的假肢腿上实际测试它,但他们计划接下来做这一点,以及精炼系统。

“我们计划在需要更少的视觉数据输入和更少的数据处理方面使系统更高效地进行努力,”研究员Boxuan Zhong表示。

在不确定性中进行分解

虽然可以预测假肢佩戴者的计算机视觉系统将是令人印象深刻的,但NC国家研究人员给予了额外的能力:它进行了预测,然后在该预测中计算其确定性水平并使用决定如何调整其行为。

“如果不确定程度太高,AI没有被迫做出可疑的决定 - 它可以推出用户通知用户对其预测对行为的预测没有足够的信心,或者它可能默认为”安全““模式”,“钟表示。

研究人员认为,这种对不确定性的能力可以使他们的AI适用于远远超出假肢的应用。

“我们提出了一种更好的方法来教导深度学习系统如何评估和量化不确定性,以便允许系统将不确定性纳入其决策,”研究员Edgar Lobaton表示。“这肯定与机器人假肢有关,但我们这里的工作可以应用于任何类型的深度学习系统。”

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