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假腿

领先图像©奥斯卡股票/ Adobe股票

对于一个下肢截肢的人来说,即使是最基本的假腿也比没有它走路更容易。然而,用被动的下肢假肢走上楼梯或穿过不平坦的地形可能会非常具有挑战性

机器人假肢,可以帮助克服这些挑战,而人工智能(人工智能)可以让义肢更进一步,让它们有能力感知佩戴者将要做什么。

来自密歇根大学的研究人员公布了一种AI-powered假肢2019年,它可以感知佩戴者肌肉的收缩,从而知道他们是打算开始上楼梯还是下斜坡。

现在,来自北卡罗莱纳州立大学的一个团队开发了一种计算机视觉系统,该系统使假肢不仅能够“看到”前方的情况,还能够计算预测的确定性水平。

一个具有计算机视觉的义肢

为他们的研究该研究发表在《华尔街日报》上自动化科学与工程学报北卡罗来纳州的研究人员教人工智能辨别六种地形:瓷砖、砖块、混凝土、草地、“楼上”和“楼下”。

为了训练人工智能预测其前进方向,他们在室内和室外走动,同时将摄像头安装在眼镜上和自己的腿上。

“我们发现,使用这两款相机效果都很好,但需要大量的计算能力,而且可能成本过高,”研究员海伦·黄(Helen Huang)在一份报告中说新闻发布会上

“然而,我们也发现只使用安装在下肢上的相机效果很好——特别是对近期的预测,比如下一两个步骤的地形是什么样的,”她继续说。

假腿

假肢实验中捕捉到的图像示例。资料来源:北卡罗来纳州立大学

该团队设计的系统可以与现有的假肢一起工作,只需要增加一个摄像头。虽然他们还没有在机器人假肢上进行实际测试,但他们计划下一步进行测试,同时完善系统。

研究员钟博轩表示:“我们计划在减少可视化数据输入和数据处理方面,努力提高系统的效率。”

考虑到不确定性

虽然一个计算机视觉系统,可以提前预测的假肢穿戴者将自己印象深刻,数控状态研究人员给他们的AI额外的能力:它使预测,然后计算其预测和使用的确定性水平,决定如何调整其行为。

钟教授说:“如果不确定性太高,人工智能不会被迫做出可疑的决定——它可以通知用户,它对自己的预测没有足够的信心来采取行动,或者它可以默认为‘安全’模式。”

研究人员认为,这种将不确定性因素考虑在内的能力,可以使他们的人工智能在假肢以外的应用领域发挥作用。

“我们想出了一个更好的方法来教深度学习系统如何评估和量化不确定性,在某种程度上允许系统将不确定性纳入其决策,”研究员埃德加·洛巴顿(Edgar Lobaton)说。“这当然与机器人假肢有关,但我们的工作可以应用于任何类型的深度学习系统。”

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