北卡罗来纳州立大学的研究人员展示了一种新方法，该方法利用人工智能(AI)和计算机模拟来训练机器人外骨骼，以自主帮助用户在行走、跑步和爬楼梯时节省能源。

“这项工作提出并展示了一种新的机器学习框架，它可以弥合模拟和现实之间的差距，自主控制可穿戴机器人，以改善人类的移动性和健康，”Hao Su说，他是一篇关于这项工作的论文的通讯作者，该论文将于6月12日发表在《自然》杂志上。

Su说:“外骨骼在改善人类机车性能方面具有巨大的潜力。然而，它们的发展和广泛传播受到长时间人体试验和手工制定的控制法律的限制。

“这里的关键思想是，在便携式外骨骼中嵌入的人工智能正在学习如何在计算机模拟中帮助人们行走、跑步或攀爬，而不需要任何实验。”

具体来说，研究人员专注于改进嵌入式人工智能系统的自主控制，即将人工智能程序集成到物理机器人技术中的系统。这项工作的重点是教机器人外骨骼如何帮助健全的人进行各种运动。通常情况下，用户必须花费数小时“训练”外骨骼，以便技术知道需要多大的力以及何时施加力，以帮助用户行走、跑步或爬楼梯。新方法允许用户立即使用外骨骼。

Su说:“这项工作从本质上使科幻小说成为现实——允许人们在执行各种任务时消耗更少的能量。”

“我们已经开发出一种方法来训练和控制可穿戴机器人，直接造福人类，”该论文的第一作者、北卡罗来纳州立大学前博士后研究员Shuzhen Luo说。

例如，在对人类受试者的测试中，研究人员发现，研究参与者在穿着机器人外骨骼行走时比不穿外骨骼行走时消耗的代谢能量少24.3%。参与者穿着外骨骼跑步时消耗的能量减少了13.1%，爬楼梯时消耗的能量减少了15.4%。

Su说:“值得注意的是，这些能量的减少是将机器人外骨骼的性能与不佩戴外骨骼的用户的性能进行比较的。这意味着它是衡量外骨骼节省多少能量的真实标准。”

虽然这项研究的重点是研究人员对身体健全的人的研究，但这种新方法也适用于旨在帮助行动不便的人的机器人外骨骼应用。

“我们的框架可能为快速开发和广泛采用各种辅助机器人提供一种通用的、可扩展的策略，这些机器人既适用于健全的人，也适用于行动不便的人。”

“我们正处于测试新方法在机器人外骨骼中的性能的早期阶段，这些外骨骼被老年人和患有神经系统疾病(如脑瘫)的人使用。我们也有兴趣探索这种方法如何提高截肢者机器人假肢设备的性能。”