Адаптивный экзоскелет голеностопа научили реагировать на изменения походки

Экзоскелеты, которые могут помочь людям увеличить свою выносливость, стали на шаг ближе благодаря новому алгоритму управления, разработанному в Мичиганском университете. Алгоритм позволяет экзоскелетам автоматически адаптироваться к конкретным пользователям и задачам. Это уменьшает или полностью устраняет необходимость ручной калибровки.


Текущие экзоскелеты весьма ограничены в практическом применении именно потому что они должны быть адаптированы для конкретного пользователя, выполняющего конкретную задачу, например, ходьбу по прямой. Любые изменения вводных требуют длительной ручной корректировки. Новый алгоритм управления демонстрирует способность работать с разной скоростью, а также справляется с изменением походки при переключении между бегом и ходьбой. Этот тип экзоскелета голеностопного сустава можно использовать для реабилитации людей с ограниченной подвижностью.

Алгоритм управления в реальном времени измеряет, насколько быстро мышечные волокна расширяются и сокращаются, чтобы определить количество химической энергии, которую мышца использует при выполнении своей работы. Затем он сравнивает это измерение с биологической моделью, чтобы определить наилучший способ поддержки.

Непосредственное измерение физиологии мышц является ключевым отличием от общепринятых методов, которые используют более широкие измерения параметров движения. Переход непосредственно к источнику импульса движения может привести к более точным измерениям в большем диапазоне движений с гораздо меньшей вычислительной мощностью.

Разработчики сосредоточили внимание именно на лодыжке, поскольку она играет ключевую роль в мобильности. Помощь мышцам голеностопа может существенно повлиять на способность ходить дальше и быстрее.

Поскольку исследование проводилось во время ограничений, связанных с COVID-19, тестирование с участием людей было невозможно. Вместо этого команда использовала данные о существующих устройствах экзоскелета лодыжки и динамике мышц из предыдущих исследований, чтобы смоделировать, протестировать и настроить алгоритм.

Тестирование на людях станет следующим шагом и потребует измерения динамических параметров мышечных волокон в режиме реального времени. Ученые предполагают получать данные с помощью ультразвука.

Несмотря на то, что предстоит еще много работы и усовершенствований, исследователи уверены, что новое направление исследований однажды принесет человечеству пользу.