以树莓派驱动的机器学习外骨骼可以让行走更快、更轻松
以树莓派驱动的机器学习外骨骼可以让行走更快、更轻松作为博士生参与该项目的帕特里克-斯莱德说，他们选择树莓派是因为它价格低廉，而且可以同时运行多个代码线程。Slade补充说，用Python语言编写也使验证过程更容易。优质自适应设备的关键要求是个性化，而这正是斯坦福大学的创造与其他学校的不同之处。该团队花了数年时间使用外骨骼仿真器来训练他们的机器学习模型，而这些投入得到了回报。该系统需要大约一个小时来充分学习佩戴者的行走方式，然后才能制定出定制的模式来进行辅助，但在使用的前15分钟内就能感受到好处。平均而言，佩戴者能够加快9%的行走速度，同时减少17%的能量消耗，研究人员说，这相当于卸下了一个30磅重的背包。在测试过程中穿戴外骨骼的研究生AvaLakmazaheri说："穿戴外骨骼行走，简直感觉你的脚步多了一个弹簧。"结果是有希望的，但仍有许多工作要做。目前的原型是相当笨重的，所有的电子设备都是可见的。一个可供消费者使用的版本将需要进行视觉改造，以隐藏螺母和螺栓，理想情况下，该系统还可以再瘦身一点。不过，考虑到类似的系统通常是用线缆传送数据的，因此有限制性，但无论如何这还是令人印象深刻。研究人员将需要寻找商业伙伴，以帮助将这一创新推向市场。如果幸运的话，这只靴子有一天可以与传统的移动辅助工具（如助行器）一起使用，帮助人们保持更长时间的活动。一篇题为"在现实世界中行走时个性化外骨骼援助"的研究论文已经发表在《自然》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1341795.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1341795.htm
