著者:
（１）クレメント・ロス、シャーリー・ライアン・アビリティラボの脚と歩行研究室、イリノイ州シカゴ、米国
（2）エメク・バリス・クチュクタバク、シャーリー・ライアン・アビリティラボの脚と歩行研究室、米国イリノイ州シカゴ、ノースウェスタン大学ロボティクス・バイオシステムセンター、米国イリノイ州エバンストン
（３）ロレンゾ・ヴィアネッロ、シャーリー・ライアン・アビリティラボの脚と歩行研究室、イリノイ州シカゴ、米国
（4）ロレンツォ・アマト、シャーリー・ライアン・アビリティラボの脚と歩行研究室、米国イリノイ州シカゴ、イタリア、サンタンナ高等学校バイオロボティクス研究所、およびサンタンナ高等学校ロボット工学・AI優秀学科、イタリア、ピサ
（５）マシュー・R・ショート、シャーリー・ライアン・アビリティラボの脚と歩行研究室、米国イリノイ州シカゴ、ノースウェスタン大学生体医工学部、米国イリノイ州エバンストン
（6）ケビン・リンチ2、ノースウェスタン大学ロボティクス・バイオシステムセンター、イリノイ州エバンストン、米国
（7）ホセ・L・ポンズ、シャーリー・ライアン・アビリティラボの脚と歩行研究室、米国イリノイ州シカゴ、ノースウェスタン大学ロボティクス・バイオシステムセンター、米国イリノイ州エバンストン、ノースウェスタン大学バイオメディカル工学部。
リンク一覧
概要と序論
II 方法
III 結果
IV 議論
V. 結論、謝辞、参考文献
V. 結論
本研究では、外骨格制御の歩行状態検出にディープラーニングを採用し、地面反力センサーの必要性を排除できる可能性を実証しました。データセットの制限、リアルタイムの制約、エラー伝播に関連する問題などの課題にもかかわらず、これらの障害はうまく解決されました。一般的なセンサーと比較したモデルのクローズドループパフォーマンスの評価
(フォースプレート、FSR フットプレートなど) は、新しいユーザーやさまざまな歩行速度や状況にわたるシステムの適用性を強調しています。モデルの制限に対処するために、今後の作業には、さまざまな歩行速度、地上歩行、その他のアクティビティ (スロープ、階段など) を網羅したトレーニング データセットが含まれる可能性があります。さらに、この作業を使用して、推定された姿勢補間係数を使用するステート マシンを実装し、外骨格制御と歩行中のカスタマイズされた支援のために中間レベル コントローラーでインピーダンス パラメーターを選択することもできます。提案されたフレームワークは、今後、追加の健康な個人だけでなく、下肢障害 (脳卒中、脊髄損傷など) を持つ個人でも検証されます。
了承
この研究は、国立科学財団 / 国立ロボットイニシアチブ (助成金番号: 2024488) の支援を受けて行われました。ExoMotus-X2 外骨格のハードウェア改良に関する技術サポートをいただいた Tim Haswell 氏に感謝申し上げます。
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