反应灵敏的踝关节外骨骼算法可处理速度和步态的变化

可以帮助人们延长耐力的踝关节外骨骼通过密歇根大学开发的新控制算法更接近现实，该算法可以使未来的外骨骼自动适应个人用户和任务。这将减少或消除手动重新校准的需要。

目前的外骨骼是有限的，因为它们必须为执行单个任务的单个用户量身定制，例如直线行走。任何更改都需要一组冗长的手动重新调整。新的控制算法展示了处理不同速度的能力，以及跑步和步行之间的步态变化。它可以为能够更好地处理现实世界不确定性的外骨骼铺平道路。

“这种特殊类型的脚踝外骨骼可用于增强行动不便的人，”UM工业和运营工程与机器人学副教授，发表在PLOS ONE上的该研究的资深作者Leia Stirling说。

“这可能是一个通常无法和孙子孙女一起步行去公园的老年人。但是有了这个系统，他们现在有了额外的帮助，使他们能够比以前做得更多。

控制算法直接测量肌肉纤维扩张和收缩的速度，以确定肌肉在工作时使用的化学能量。然后，它将该测量结果与生物模型进行比较，以确定最佳辅助方法。

直接测量肌肉生理学是与当前方法的关键不同，当前方法使用更广泛的运动测量方法。直接进入运动源可以在更大的运动范围内进行更准确的测量，而所需的计算能力要少得多。

斯特林和第一作者保罗·普里德姆(Paul Pridham)是工业和运营工程的高级研究领域专家，他将注意力集中在脚踝上，因为它在移动性中起着关键作用。辅助脚踝肌肉可能会对我们走得更远、更快的能力产生巨大影响。

由于该研究是在 COVID-19 限制期间完成的，因此无法与人类参与者进行测试。相反，该团队使用现有踝关节外骨骼设备和先前研究中的肌肉动力学数据来模拟，测试和调整算法，以更好地响应速度和步态的变化。

人体测试是重要的下一步，需要使用超声波实时测量肌肉纤维。虽然还有很多工作和改进工作，但研究人员相信，新的研究途径有一天会帮助实地的人们。

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