結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí) 機(jī)械外骨骼或可模仿人類(lèi)走路

去年，餓了么小哥曾化身「機(jī)甲騎士」亮相上海，引起網(wǎng)絡(luò)熱議。

前不久，解放軍陸軍士兵也穿上了原本只能在科幻作品中看到的硬核裝備，上百斤的彈藥箱也能輕松搬運(yùn)。

外賣(mài)小哥和解放軍戰(zhàn)士所穿的這一設(shè)備正是「機(jī)械外骨骼」。機(jī)械外骨骼也稱(chēng)動(dòng)力外骨骼(Powered exoskeleton)，是由鋼鐵框架構(gòu)成的可穿戴機(jī)器裝置，可為人們提供額外能量，供四肢運(yùn)動(dòng)。

縱觀機(jī)械外骨骼領(lǐng)域，工業(yè)裝備、物流、建筑、醫(yī)療、軍事等行業(yè)都曾有過(guò)商業(yè)化嘗試，比如我國(guó)運(yùn)用于軍事偵查和巡邏的星云 L70 單兵外骨骼機(jī)器人、美國(guó)公司 Ekso Bionics 和 suitX 推出的工業(yè)外骨骼機(jī)器人、日本公司 Cyberdyne 推出的醫(yī)療和工業(yè)領(lǐng)域外骨骼機(jī)器人。

不過(guò)正如一位行業(yè)人士表示的那樣：

機(jī)械外骨骼發(fā)展尚處在早期階段。為進(jìn)一步優(yōu)化機(jī)械外骨骼，一組來(lái)自加拿大滑鐵盧大學(xué)的研究人員正在結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)，希望機(jī)械外骨骼也能像人類(lèi)一樣根據(jù)環(huán)境變化適應(yīng)、調(diào)整自身。

外骨骼將要 “自主思考”

此前，相關(guān)研究成果發(fā)表于學(xué)術(shù)期刊《機(jī)器人與人工智能前沿》(Frontiers in Robotics and AI)，題為 ExoNet Database: Wearable Camera Images of Human Locomotion Environments(ExoNet 數(shù)據(jù)庫(kù)：人體運(yùn)動(dòng)環(huán)境的可穿戴相機(jī)圖像)。

論文作者來(lái)自于滑鐵盧大學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)工程系、滑鐵盧人工智能研究所(Waterloo.ai)。

論文介紹了機(jī)械外骨骼的一般運(yùn)作模式：

首先，高級(jí)控制器通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析可穿戴式傳感器的實(shí)時(shí)測(cè)量值，識(shí)別用戶(hù)的運(yùn)動(dòng)模式(或者說(shuō)意圖)。然后，中層控制器將運(yùn)動(dòng)意圖轉(zhuǎn)換為特定軌跡。最后，低級(jí)控制器通過(guò)使用前饋反饋控制回路來(lái)調(diào)制設(shè)備致動(dòng)器，從而跟蹤參考軌跡并將信號(hào)誤差降至最低。值得關(guān)注的是，機(jī)械外骨骼在不同運(yùn)動(dòng)模式間進(jìn)行準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)換是非常重要的，因?yàn)榧幢闶且欢↑c(diǎn)錯(cuò)誤也可能導(dǎo)致失衡甚至是傷害。

當(dāng)前，機(jī)械外骨骼大多需要用戶(hù)通過(guò)手機(jī)應(yīng)用程序或操縱桿手動(dòng)控制。自然，這意味著在使用機(jī)械外骨骼時(shí)會(huì)有很多不必要的麻煩。在研究團(tuán)隊(duì)看來(lái)，傳統(tǒng)的需要手動(dòng)操縱機(jī)械外骨骼的方式很大程度上會(huì)很不方便，且對(duì)認(rèn)知要求很高。不難想象，用戶(hù)每次想進(jìn)行一項(xiàng)新的運(yùn)動(dòng)時(shí)，都必須先停下來(lái)，拿出手機(jī)選擇想要的模式。

當(dāng)然這并不意味著如今機(jī)械外骨骼的控制方式還是原地踏步。論文顯示，自 2015 年起，已有一些研究團(tuán)隊(duì)做了嘗試。

比如開(kāi)發(fā)「自動(dòng)運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別系統(tǒng)」，使用可穿戴傳感器(例如慣性測(cè)量單元 IMU 和表面肌電圖 EMG)在不同運(yùn)動(dòng)模式之間自動(dòng)切換——不過(guò)，相比傳統(tǒng)方式，這種神經(jīng)肌肉 - 機(jī)械數(shù)據(jù)融合的方式提高了運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別的準(zhǔn)確性。然而，這種測(cè)量仍然取決于患者，且 EMG 容易造成疲勞、電極皮膚電導(dǎo)率變化以及鄰近肌肉的串?dāng)_。

在此背景下，研究人員為機(jī)械外骨骼用戶(hù)安裝了可穿戴攝像頭，目前正在優(yōu)化 AI 計(jì)算機(jī)軟件來(lái)處理視頻，從而準(zhǔn)確識(shí)別樓梯、門(mén)等周?chē)h(huán)境特征，通過(guò)調(diào)整自身動(dòng)作來(lái)模仿體格健全的人走路。

具體來(lái)講，研究人員給用戶(hù)安裝上一臺(tái) iPhone XS Max，也就是所謂的可穿戴智能手機(jī)攝像頭系統(tǒng)。

其設(shè)計(jì)保證用戶(hù)在直立時(shí)，手機(jī)距離地面約 1.3 m，這將支持機(jī)載機(jī)器學(xué)習(xí)，從而進(jìn)行實(shí)時(shí)環(huán)境分類(lèi)。按照論文的說(shuō)法，可穿戴式相機(jī)系統(tǒng)相對(duì)輕巧、不引人注目的特性使人類(lèi)行走生物力學(xué)不受影響。

手機(jī)錄制了超過(guò) 52 個(gè)小時(shí)的30 Hz、1,280×720 分辨率視頻，總計(jì)約 560 萬(wàn)張圖像，總共被劃分為 12 類(lèi)，即一個(gè)大規(guī)模分層數(shù)據(jù)集 ExoNet(已開(kāi)源)。

據(jù)了解，ExoNet 包含約 923,000 個(gè)單獨(dú)標(biāo)記的圖像。相比之下，之前最大的數(shù)據(jù)集包含約 402,000 張圖像?？梢?jiàn)，ExoNet 在規(guī)模和多樣性上，與以前的環(huán)境識(shí)別系統(tǒng)明顯不同。

關(guān)于作者

上述成果來(lái)自于 ExoNet 項(xiàng)目，這一項(xiàng)目由該校系統(tǒng)設(shè)計(jì)工程專(zhuān)業(yè)博士生、滑鐵盧人工智能研究所成員 Brokoslaw Laschowski 領(lǐng)導(dǎo)。

Brokoslaw Laschowski 表示：在我們的控制方法下，機(jī)械外骨骼的運(yùn)作不一定需要人類(lèi)思考。我們正在設(shè)計(jì)的這種外骨骼和假肢就像自動(dòng)駕駛汽車(chē)一樣。

據(jù)外媒 TechCrunch 報(bào)道，ExoNet 項(xiàng)目下一階段的目標(biāo)是：通過(guò)向電機(jī)發(fā)送指令，分析用戶(hù)當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)和未來(lái)將要接觸的地形，使得機(jī)械外骨骼順利進(jìn)行爬樓梯、避障等行動(dòng)。

未來(lái)，研究人員還希望做到機(jī)械外骨骼 “自我充電”，提高其能量效率。

關(guān)鍵詞： 計(jì)算機(jī) 視覺(jué) 深度學(xué)習(xí)