动力假肢膝盖使用者可以在几分钟内行走

该系统由北卡罗来纳州立大学(NC State)、北卡罗来纳大学和亚利桑那州立大学(ASU)的研究人员开发，据说是第一个仅依靠强化学习来调整机器人假肢的系统。

机器人假肢膝盖需要调整，以适应他们安装的人。根据NC State的说法，新的调谐系统调整了12个不同的控制参数，在整个所谓的步态周期中解决假体动力学问题，如关节刚度。

人类医生通常会与患者一起修改一些参数，但这个过程可能需要几个小时。新系统依赖于一个计算机程序，该程序利用强化学习来修改所有12个参数，这使得患者可以在大约10分钟内使用动力义肢膝盖在水平表面上行走。

一项研究的合著者海伦·黄说:“我们首先给病人一个随机选择的参数的动力假膝。关于工作的论文也是北卡罗来纳州立大学和北卡罗来纳大学生物医学工程系的教授。“然后我们让病人在可控的情况下开始行走。

“设备上的数据和患者的步态是通过设备上的一套传感器收集的，”黄说。“一个计算机模型适应设备上的参数，并将患者的步态与正常走路的步态进行实时比较。该模型可以判断哪些参数设置提高了性能，哪些设置损害了性能。使用强化学习，计算模型可以快速识别允许患者正常行走的参数集。现有的方法依靠训练有素的临床医生，可能需要半天时间。”

虽然这项工作目前是在受控的临床环境中完成的，但其中一个目标是开发一个无线版本的系统，允许用户在实际环境中使用时继续微调动力假体参数。

该论文的合著者、亚利桑那州立大学电气、计算机和能源工程教授珍妮·斯(Jennie Si)说:“这项工作是针对患者在水平面上行走的场景进行的，但原则上，我们也可以为上下楼梯等情况开发强化学习控制器。”

Si说:“我从动态系统控制的角度研究强化学习，考虑了传感器噪声、环境干扰以及系统安全和稳定性的需求。”“我意识到学习实时控制一个同时受到人类用户影响的假体设备是前所未有的挑战。这是一个共同适应问题，无论是经典的控制设计还是目前最先进的强化学习控制机器人，都没有现成的解决方案。我们很高兴地发现，我们的强化学习控制算法确实学会了让假肢设备在如此令人兴奋的应用环境中作为人体的一部分工作。”

研究人员指出，在它被广泛使用之前，还需要解决一些问题。

黄说:“例如，本研究中的假肢调整目标是在行走中满足规范的膝关节运动。”“我们没有考虑其他步态性能(如步态对称性)或用户的偏好。另一个例子，我们的调优方法可以用于在诊所和实验室之外对设备进行微调，使系统随着时间的推移适应用户的需要。然而，我们需要确保在实际使用中安全，因为控制错误可能会导致跌倒。”

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