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哈佛中国人丁也博士优化WarriorWeb勇士机器软甲减少用户代谢性能提升60别墅

发布时间:2022-07-13 18:55:00 来源:明天机械网

每次提到“哈佛”,都会在心中默默竖起三个大拇指,牛掰的学校不用任何形容词就自带光环。每次提到“哈佛的机器人”,也会在心中默默竖起三个大拇指,并在心中感叹这大概就是未来科技的样子。

哈佛机器人图谱

哈佛机器人是众多机器人中自带热点的那一个,每次有新品发布,光凭来头就足以让人驻足品评一番。而如果没人告诉你,你会知道在哈佛打造的众多明星机器人产品中,多多少少会有中国人的身影吗?而且他们正在逐渐成长为哈佛机器人团队中的中流砥柱。

之前为大家介绍过哈佛的RoboBee,体重只有86克的微型机器人一经问世便受到业内人士的高度关注。它最近一次登上《Science Robotics》还是因为RoboBee克服了水的表面张力,能从水下一跃飞到水面之上了。

着手让RoboBee实现这一功能,并以联合第一作者身份撰写并发表顶级期刊的,便是来自中国的陈宇峰博士。

今年,同样是哈佛的明星产品——Warrior Web(勇士机器软甲),在陈宇峰博士的引荐下,我们认识了另一位隐藏在哈佛科研团队中的中国人——丁也博士。

Warrior Web是美国国防部先进研究项目局(DARPA)早期支持的项目,这款智能机器人和普通的外骨骼机器人不同,它没有金属支架,是一种柔性内穿型作战服,重量轻、不限制自由活动能力,同时提供与下肢肌肉平行的外部助力以增强士兵运动机能,减小作用在肌肉上的负荷,从而减少长时间负重、在崎岖地形行军的疲劳损耗和提高行军速度。

这种用绳索驱动的智能软甲有着那些常见的硬性外骨骼机器人无法比拟的优势。因为轻便和灵活的拉索传动方式,他们可以尽量减少设备在肢体上的重量,将较重的驱动器安置于靠近身体重心的位置,从而最小化佩戴设备的重量所带来的能耗损失。同时,系统的低功耗微处理器实时采集在服装上的小型运动传感器和力传感器的数据,判断穿戴者的行动信息,运用内置的先进算法控制系统提供有效助力,协作人体腿部肌肉和肌腱的动作,提高士兵的运动技能,降低士兵肌肉损伤的风险。

目前,哈佛大学设计的这种柔性外骨骼可主要助力臀部和踝部,这也正是由于臀关节和踝关节提供了绝大部分行走所需的能量。为了应对不同的要求,研究团队研发了多款柔性外骨骼,针对单独助力臀关节,踝关节或同时助力两者。

此套同时助力臀部和踝部的作战服功率小于100瓦,总重量不到7千克,包含电池重约2千克,在不充电情况下可持续工作3-4小时,士兵背负25千克其他负载、以1.5米/秒速度在平地行走时,可以减少约15%净代谢消耗(对比与不穿设备)。

但,这款柔性外骨骼还有着不足的地方,因为每个人的身体机能,行走方式不尽相同,所以要达到最优的性能,研究人员需要为每个穿戴者找到适合穿戴者的控制参数。这就意味着如果想要为每个士兵都发挥最优的性能,光调节参数就是一项及其繁重的任务,而且相当低效。

近日,由丁也博士作为联合第一作者发布在《Science Robotics》的文章显示,该团队已经初步掌握了解决这个问题的办法——他们开发了一种高效的机器学习算法,采用“人机回路”优化,通过实时测量人的生理信号,来调整设备的控制变量。算法还会在寻找最优化参数中不断优化,最终指示动力服在合适的时间点提供协力。

和不穿动力服的情况相比,穿上使用该算法优化的动力服能够帮助用户减少17.4%的代谢消耗。比起目前此领域类似设备的实验成果,这种优化过的柔性外骨骼在减少用户代谢上一举提升了60%以上。简单来说,研究团队给这款很厉害的智能软甲装上了大脑,它可以主动学习如何适应穿戴它的主人。

可以说丁也博士作为勇士软甲的主要开发者和此项人机回路项目的负责人,与团队成员共同完成了控制和优化算法的开发,相信Warrior Web会在这批顶级人才的努力下很快走出实验室真正应用到现实生活中。也更期待像丁也博士这样的中国人,将科研完成的更加出色,将来能助力中国机器人的发展。

原文链接:http://robotics.sciencemag.org/content/3/15/eaar5438

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