Исследования
Исследователи публикуют дорожную карту для управления экзоскелетом без учета конкретной задачи
Журнал Nature Machine Intelligence опубликовал концепцию контроллеров экзоскелетов, которые адаптируются к разным пользователям и видам деятельности без необходимости отдельно настраивать политику для каждой задачи. Дорожная карта охватывает сенсорные системы, определение намерений, персонализацию и практические ограничения, которые ограничивали внедрение в реальных условиях.
Майкл Г ·
Исследователи представили всестороннюю дорожную карту по разработке контроллеров экзоскелетов, которые работают для разных людей и различных видов деятельности без необходимости индивидуальной настройки для каждой задачи. В статье, опубликованной в журнале Nature Machine Intelligence, представленная структура рассматривает фундаментальную задачу в носимой робототехнике: большинство современных систем требуют тщательной калибровки и отдельных управляющих алгоритмов для каждого пользователя и каждой отдельной деятельности, которую он выполняет. Дорожная карта определяет критические пробелы в области сенсорики, определения намерений, алгоритмов персонализации, проверки безопасности, а также аппаратных ограничений аккумуляторов и приводов, которые необходимо решить, чтобы управление, не зависящее от конкретной задачи, смогло выйти из лабораторных демонстраций и перейти к клиническому и реальному применению.
Основная проблема проста для понимания, но трудна для решения. Когда пользователь идет с разной скоростью, поднимается по ступеням или переключается на стояние или сидение, биомеханика существенно меняется. Современные экзоскелеты обычно требуют от инженеров вручную настраивать параметры контроллера для каждого сценария. Эта нагрузка на настройку увеличивается с ростом числа пользователей и видов деятельности, делая реальные системы непрактичными для клинических условий или домашнего использования, где в течение дня происходят разнообразные движения. Контроллер, не зависящий от конкретной задачи, вместо этого научился бы или адаптировался к этим вариациям автоматически, применяя единую согласованную стратегию в разных контекстах. Эта способность крайне важна для вспомогательных устройств, предназначенных для людей после инсульта, пациентов с травмой спинного мозга или пожилых людей, которым нужна последовательная поддержка во время непредсказуемых повседневных действий. Статья Nature Machine Intelligence документирует отчётность, лежащую в основе этой записи.
Дорожная карта определяет сенсорику как базовый уровень. Современные экзоскелеты используют комбинацию энкодеров суставов, акселерометров и датчиков силы для измерения состояния тела и сил взаимодействия. В рамках исследования отмечается, что более разнообразные методы сенсорики, особенно электромиография (ЭМГ) остаточной мышечной активности, предоставляют потенциальные возможности для понимания намерений пользователя, но имеют свои собственные проблемы: ЭМГ-сигналы шумные, индивидуально специфичные и со временем деградируют из-за изменений контакта электродов. В исследовании подчеркивается, что стратегии объединения данных с разных сенсоров и методики устойчивого к шумам вывода являются необходимыми условиями для определения намерений. Без надежного сенсорного определения того, что пользователь пытается сделать, контроллер не сможет адаптироваться соответствующим образом.
Вывод намерений и персонализация
Определение намерений находится в центре управления, не зависящего от конкретной задачи. Контроллер должен распознавать, начинает ли пользователь ходить, подниматься, стоять, садиться или выполнять какую-либо другую деятельность на основе частичных, зашумленных данных сенсоров. Дорожная карта обсуждает методы машинного обучения, включая скрытые марковские модели и рекуррентные нейронные сети, но подчеркивает, что эти методы требуют обучающих данных и валидации на различных группах населения. Важное различие, которое сохраняет эта концепция, заключается в различении лабораторных демонстраций и проверенной производительности: экспериментальные системы показали точность распознавания активности более 95 процентов в контролируемых условиях, но точность работы в неконтролируемой домашней среде до сих пор почти не измерялась. Исследователи подчеркивают, что валидация должна проводиться среди разных возрастных групп, уровней мобильности и патологий, а не только на молодых здоровых субъектах. Природный машинный интеллект предоставляет полезные технические основы для оценки утверждения.
Персонализация накладывается поверх определения намерений. Даже если контроллер правильно определяет, что пользователь идет, соответствующая моторная поддержка зависит от силы конкретного человека, уровня усталости и предпочитаемых схем движений. Дорожная карта предлагает адаптивные алгоритмы, которые регулируют помощь в реальном времени на основе показателей производительности, таких как симметрия походки или запасы устойчивости. Некоторые коммерческие системы уже реализуют базовую персонализацию, например, позволяя пользователям выбирать предустановленные уровни поддержки. Исследовательская рамочная концепция отличает это от персонализации с замкнутым циклом, где exoskeleton непрерывно оценивает индивидуальные параметры пользователя и уточняет свою политику управления. Для достижения надежной персонализации необходимо учитывать разнообразие человеческой морфологии, силы и нейромышечной функции, которые значительно различаются даже внутри диагностических категорий.
Проверка безопасности становится, пожалуй, самой критической нерешённой задачей. Когда экзоскелет выходит из строя или неправильно интерпретирует намерения пользователя, это может привести к падениям или травмам. Дорожная карта подчёркивает, что безопасность нельзя продемонстрировать в ходе кратких лабораторных сессий. Клинические доказательства должны накапливаться в течение длительного использования, среди популяций с различными ограничениями подвижности, документируя как неблагоприятные события, так и почти происшедшие инциденты. В рамках отмечается, что текущие нормативные пути, главным образом одобрения FDA для конкретных показаний и групп пользователей, пока не учитывают системы, не зависящие от конкретных задач, которые номинально работают во множестве видов деятельности. Как регуляторы будут оценивать безопасность устройства, заявляющего о широкой функциональности, остаётся открытым вопросом. Научное сообщество ещё не установило стандартизированные протоколы тестирования для подтверждения безопасности в различных задачах и среди пользователей, которые системы, не зависящие от конкретных задач, заявляют о поддержке. Для более широкого контекста, robotics излагает соответствующий стандарт или учреждение.
Аппаратные ограничения и клинический перенос
Дорожная карта также рассматривает физические ограничения, которые ни один алгоритм управления не может преодолеть. Батареи с современной плотностью энергии ограничивают время работы экзоскелета примерно от четырёх до восьми часов непрерывного использования, в зависимости от задачи и веса пользователя. Актуаторы имеют максимальные значения крутящего момента и скорости, которые определяют силы, которые экзоскелет может применять. Пожилой взрослый весом 100 килограммов, поднимающийся по лестнице, требует больше мощности, чем более лёгкий пользователь, поднимающийся с той же скоростью. По мере того как пользователи переходят от одной активности к другой в течение дня, потребление энергии меняется, и экзоскелет должен либо нести более тяжёлые батареи, либо работать с уменьшенным уровнем поддержки во второй половине дня. В рамках подхода эти вопросы рассматриваются как инженерные компромиссы, а не как проблемы, которые можно решить с помощью улучшенной теории управления. Понимание этих ограничений и их ясное донесение до пользователей крайне важно до того, как системы, не зависящие от конкретной задачи, войдут в клиническую практику.
Клиническая трансляция требует сбора доказательств того, что экзоскелеты, не привязанные к конкретной задаче, улучшают результаты, важные для пациентов: независимую мобильность, снижение риска падений, увеличение скорости ходьбы или снижение нагрузки на ухаживающих. Большинство опубликованных исследований вспомогательных экзоскелетов включают небольшие выборки и имеют относительно короткие сроки наблюдения, как правило, от нескольких недель до нескольких месяцев. Дорожная карта предполагает необходимость долгосрочных исследований в большем масштабе, которые отслеживают модели использования, неблагоприятные события и функциональные результаты в реальных условиях. Она также подчеркивает необходимость исследований, напрямую сравнивающих системы, не привязанные к конкретной задаче, с обычными вспомогательными устройствами, такими как ходунки или трости, чтобы определить, обеспечивает ли дополнительная сложность и стоимость ощутимые преимущества. автономные системы помогает разместить проблему в более широком контексте политики и инженерии.
Научное сообщество достигло прогресса в отдельных компонентах универсального управления задачами. Системы нейронного интерфейса могут декодировать предполагаемые движения по сигналам мозга в некоторых контекстах. Алгоритмы машинного обучения могут классифицировать действия пользователя по данным сенсоров с разумной точностью в тестовых сценариях. Методы адаптивного управления могут регулировать параметры помощи на основе обратной связи в реальном времени. Тем не менее интеграция этих компонентов в единую систему, которая надежно работает для разных пользователей и действий, остаётся научной задачей. Дорожная карта не утверждает, что универсальное управление задачами наступит в ближайшем времени, а скорее обозначает техническую, нормативную и клиническую работу, необходимую для того, чтобы сделать его практичным. Для пользователей вспомогательных экзоскелетов это различие имеет значение: прогресс исследований не следует путать с готовностью к внедрению. До тех пор, пока не накопятся клинические данные и не адаптируются нормативные рамки, системы, не зависящие от конкретной задачи, вероятно, останутся на этапе исследований и ранней коммерциализации. Последний пункт можно проверить. Общество робототехники и автоматизации IEEE.
Темы: экзоскелеты, робототехника, системы управления, исследования, вспомогательные технологии