一種新型外骨骼人工智能控制器,能夠在沒有特定編程的情況下學習不同的人類運動,已證明可大幅度節能,標志著可穿戴機器人技術向前邁出了一大步。該研究最近發表在《自然》(Nature)雜志上。
該論文的第一作者、美國安柏瑞德航空大學(Embry-Riddle Aeronautical University)的羅淑珍博士(Dr. Shuzhen Luo)解釋稱,這種被稱為“外骨骼(exoskeletons)”的人體可穿戴機器人框架有望讓人更容易行動,但技術障礙限制了它們的廣泛應用。
羅淑珍稱,迄今為止,外骨骼必須基于對人類受試者進行漫長、昂貴、勞動密集型的測試,為特定的活動和個體預先編程。
現在,研究人員描述了一種超級智能或“學習型”控制器,它利用數據密集型人工智能(AI)和計算機模擬來訓練便攜式機器人外骨骼。
這種方法被認為是第一個在模擬中證明開發控制器的可行性的方法,它在顯著提高人類行動的同時,彌合了所謂的模擬到現實,或“模擬與現實的差距”。
“以前在強化學習方面的成就往往主要集中在模擬和棋盤游戲上,”羅淑珍表示,“而我們提出了一種新方法——即一種動態感知、數據驅動的強化學習方法,以訓練和控制可穿戴機器人,直接造福人類。”
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