Intelligent upper-limb exoskeleton integrated with soft wearable bioelectronics and deep-learning for human intention-driven strength augmentation based on sensory feedback

要約

加齢と脳卒中に伴う筋骨格強度の低下により、上肢を使って人間の日常的な作業を行う能力が低下します。
外骨格の例はいくつかありますが、センサーによるフィードバックがなく、動きの意図を予測できないため、手動操作が必要です。
ここでは、クラウドベースの深層学習を使用して人間の筋力増強の意図を予測するインテリジェントな上肢外骨格システムを紹介します。
埋め込まれたソフト ウェアラブル センサーは、リアルタイムの筋肉信号を収集することで感覚フィードバックを提供します。これらの信号は同時に計算されて、ユーザーの意図した動きを決定します。
クラウドベースのディープラーニングは、4 つの上肢関節の動きを 200 ～ 250 ミリ秒の応答速度で平均 96.2% の精度で予測します。これは、外骨格が人間の意図によってのみ動作していることを示唆しています。
さらに、一連のソフトニューマティクスが最大 897 ニュートンの力と 78.7 ミリメートルの変位を提供することで、意図した動きを補助します。
総合すると、意図駆動型の外骨格は、補助を受けていない外骨格と比較して、人間の筋力を平均 5.15 倍増強することができます。
このレポートは、機械学習クラウド コンピューティングと感覚フィードバックに基づいて、人間の意図によって上肢関節の動きを拡張する外骨格ロボットを実証します。

要約(オリジナル)

The age and stroke-associated decline in musculoskeletal strength degrades the ability to perform daily human tasks using the upper extremities. Although there are a few examples of exoskeletons, they need manual operations due to the absence of sensor feedback and no intention prediction of movements. Here, we introduce an intelligent upper-limb exoskeleton system that uses cloud-based deep learning to predict human intention for strength augmentation. The embedded soft wearable sensors provide sensory feedback by collecting real-time muscle signals, which are simultaneously computed to determine the user’s intended movement. The cloud-based deep-learning predicts four upper-limb joint motions with an average accuracy of 96.2% at a 200-250 millisecond response rate, suggesting that the exoskeleton operates just by human intention. In addition, an array of soft pneumatics assists the intended movements by providing 897 newton of force and 78.7 millimeter of displacement at maximum. Collectively, the intent-driven exoskeleton can augment human strength by 5.15 times on average compared to the unassisted exoskeleton. This report demonstrates an exoskeleton robot that augments the upper-limb joint movements by human intention based on a machine-learning cloud computing and sensory feedback.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google