Exoesqueleto 'inteligente' personalizável aprende com seus passos

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Em experimentos com 11 pessoas fisicamente aptas, o chamado algoritmo humano em loop levou cerca de uma hora para otimizar o exoesqueleto e, posteriormente, reduziu a quantidade de energia necessária para os participantes caminharem 24%, em média, disse Rachel Jackson, membro da equipe de pesquisa, pesquisadora de pós-doutorado no Departamento de Engenharia Mecânica da Universidade Carnegie Mellon (CMU).

"O tamanho da redução foi bastante surpreendente", disse Jackson à Live Science.

Jackson e seus colegas, liderados por Steven Collins, professor associado de engenharia mecânica da CMU, e Juanjuan Zhang, ex-CMU e atualmente professor da Universidade Nankai na China, publicaram hoje os resultados de suas pesquisas on-line (22 de junho) na revista. Ciência.

Uma carga leve é ​​certamente atraente, mas um exoesqueleto personalizado também pode aumentar a distância que uma pessoa saudável pode percorrer, e pode até ajudar as pessoas a correr mais rápido, disse Jackson.

Pessoas com deficiências físicas, como aquelas que sofreram derrame, lesão neurológica ou amputação, também podem obter benefícios, disse Jackson. Um exoesqueleto personalizado pode tornar a caminhada mais fácil ou mais fácil do que antes de uma amputação ou lesão, disse ela.

Os pesquisadores usaram um novo algoritmo para otimizar um exoesqueleto para fornecer assistência personalizada aos usuários. (Crédito da imagem: Kirby Witte, Katie Poggensee, Pieter Fiers, Patrick Franks e Steve Collins)

Anteriormente, as maiores reduções médias de energia alcançadas por outras equipes de pesquisa eram 14,5%, usando exoesqueletos de tornozelo ajustados manualmente usados ​​em ambas as pernas e 22,8%, usando um exosuit que agia nos quadris e nos tornozelos usando configurações pré-programadas.

Mas o algoritmo humano-em-loop da CMU teve um desempenho melhor e não se baseou na pré-programação.

"Esse algoritmo foi tão bom que foi capaz de descobrir uma estratégia de assistência para reduzir os custos de energia com apenas um único dispositivo", disse Jackson. "Isso foi muito legal."

O desafio dos exoesqueletos é que, apesar de serem destinados a ajudar uma pessoa, eles podem impedir o movimento, disse Jackson. Para iniciantes, cada dispositivo vem com seu próprio peso, variando de alguns gramas a alguns quilos, e o usuário precisa carregar esse peso. Os exoesqueletos também são projetados para aplicar força em certas partes do corpo, mas se o momento da força for baixo, a pessoa pode precisar usar mais energia para se mover, disse Jackson. E isso é contraproducente.

Durante a fase de otimização do estudo recente, cada participante usava um exoesqueleto do tornozelo e uma máscara projetada para medir os níveis de oxigênio e dióxido de carbono (CO2). Essas medidas estão relacionadas à quantidade de energia que a pessoa está gastando. Enquanto cada pessoa caminhava em uma esteira a um ritmo constante, o exoesqueleto aplicava um conjunto de diferentes padrões de assistência nos tornozelos e dedos dos pés.

Esses padrões eram uma combinação de quando a força foi aplicada e a quantidade de força. Por exemplo, as forças podem ser aplicadas no início de uma postura (quando o calcanhar atinge o solo), no meio da postura (quando o pé está plano) ou tardiamente (quando o pé está rolando até o dedo do pé). Durante essas variações de posições, uma quantidade maior ou menor de força pode ser aplicada.

O algoritmo testou as respostas dos participantes a 32 padrões diferentes, que mudavam a cada 2 minutos. Depois, mediu se o padrão estava tornando mais fácil ou mais difícil para a pessoa andar.

Ao final da sessão, que durou pouco mais de uma hora, o algoritmo produziu um padrão único de assistência otimizado para cada indivíduo.

"Em termos da forma geral dos padrões, houve grande variabilidade, o que fala da importância de personalizar essas estratégias para cada pessoa, em vez de aplicar a mesma coisa a todos", disse Jackson.

Ela acrescentou que o dispositivo pode ter funcionado bem não apenas porque estava "aprendendo", mas também porque, ao mudar o padrão de assistência, a pessoa que o utilizava também estava aprendendo.

"Achamos que isso força as pessoas a explorar diferentes maneiras de coordenar sua marcha para interagir melhor com o dispositivo", disse Jackson. Isso ajuda a orientar a pessoa sobre a melhor forma de usar o dispositivo e a obter o maior benefício possível. "É uma via de mão dupla", disse ela.

Outros membros da equipe planejam testar como o algoritmo pode ser ampliado para criar um exoesqueleto com seis articulações, projetado para ser usado em toda a metade inferior do corpo.

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