戴着机械骨头去学校接女儿的瘫痪父亲引起了激烈的争论!清华大学的一项新研究帮助人们不用拐杖走路

2020-06-19 15:51 来源:IT之家

瘫痪的父亲带着机械骨头去学校接女儿引发了激烈的讨论!清华大学的一项新研究帮助无手杖行走来源:大数据文摘微信公众号

最近,一段视频在微博上引发了热烈讨论。一位瘫痪多年的父亲在外骨骼机甲的帮助下再次站了起来,并在很长一段时间里从学校接回了他的女儿。

我父亲在视频中穿的外骨骼帮助他独立站立和行走。

机械外骨骼不是一个新话题。不久前,《真菌文摘》曾报道过出现在上海的“机甲”外卖兄弟!背着100公斤的重量,他一口气爬上了第五层,给了每个人许多对未来世界的憧憬。

当时,一些读者提到:“如果这项技术能应用于医疗,那就更好了。”

这种外骨骼机器人的原理是利用外骨骼支撑来支持有行走困难的人进行康复训练。在康复训练中,原本萎缩无力的肌肉和神经将被激活,行走困难者的运动神经和行走肌肉将得到有效训练。

事实上,辅助康复只是机械外骨骼的一个步骤。这类产品的最终目标是从行走不便转变为行走自由。好像是从0到1。只需要一步。事实上,这一步相当困难。这也是许多下肢残疾患者恢复正常生活的最大障碍,耗费了他们自己和家人的大量精力,被轻微忽视,容易造成二次伤害。

然而,通过外骨骼的有效外部支撑,减少了行走不便时重心的不稳定性,特别是在脊柱和骨盆这两个非常关键的部位,以避免康复中的损伤。

如果相关技术能够实现大量的大规模生产应用,必将给许多有行走障碍的患者带来重获生命的机会。

整个世界都落地了,机械外骨骼帮助下肢残疾的人重新行走。

机械外骨骼的出现无疑给了下肢残疾人重新站立的希望。在世界范围内,许多相关产品也已经商业化。例如,Ekso仿生学公司生产的Ekso GT可以帮助患者再次站立和行走,成为美国食品和药物管理局(FDA)批准的第一个用于中风患者的外骨骼。

德国人工智能研究中心开发了两种遥控通用动力外骨骼设备,CAPIO和VI-Bot,其外骨骼技术也正在开发中,以提高手术期间的准确性,并帮助护士移动和运送重病人。

此外,被动外骨骼技术越来越多地应用于汽车工业,目的是减少对工人的伤害(尤其是肩部和脊柱)和由疲劳引起的误差。

当然,这种“黑色技术”离不开日本的参与。去年12月,日本企业INNOPHYS正式推出可穿戴肌肉辅助外骨骼设备“肌肉服”。根据人工肌肉的原理,它可以为身体减轻25.5公斤的重量,举起一个50公斤重的物体不成问题,而且使用方法也很简单,只需要在穿上之前将设备泵上30次。

抽象细菌也走出去有一个奇怪的理解。在文章的开头,提到帮助父亲站立的外骨骼机器人来自当地的专业康复机器人公司——da AI机器人。该机器人主要用于有行走困难的用户场景,如脊髓损伤、脊髓炎、脑损伤、脑瘫、中风、偏瘫、骨关节手术后运动恢复、肌无力等。

除了从学校接女儿的父亲,大爱机器人以前也有过其他成功的案例。一名东北男孩海子因从天而降,下肢瘫痪。医生告诉他,他可能一辈子都需要轮椅。后来开始使用外骨骼机器人,从最初的不适到独自行走到天安门有了外骨骼机器人。经过长时间的持续康复训练后,下肢的肌肉和神经逐渐恢复,可以像正常人一样在没有外力的情况下站立起来。目前,海子已经能够去掉外骨骼机器人,依靠拐杖独立行走。终身从轮椅上独立行走需要3153万秒。

来源@行走在艾

清华步态优化算法获ICRA最佳论文:聚焦无拐杖外骨骼行走更稳定这些可落地的商用产品离不开相关科研成果的进步。最近,康复训练机器人的科研成果又更新了!

本月早些时候,世界顶级机器人自动化大会ICRA命名了最佳会议论文:基于偏好学习外骨骼步态优化算法。

这项研究是由清华大学和加州理工学院联合提出的。由于目前的研究基本上是在使用拐杖和以大约0.05米/秒的慢速和静态速度行走之间,研究小组想证明没有拐杖的行走是否能产生动态和稳定的步态。

此外,在基于偏好的交互式学习工作的基础上,本项目还提出了CoSpar算法。空间研委会提示用户在两个测试之间选择步行,并提出改进建议。由于外骨骼行走是一种非直觉行为,与数字反馈相比,用户可以更容易、更可靠地培养和感知行走习惯。

在文章的开头,作者强调这项研究是为有行走困难的用户设计的。如果只考虑美国市场,至少有600万人急需帮助。

除了算法研究,还应考虑来自地面的影响,因此有必要参考混合零动态。此外,外骨骼的预期髋关节前部速度是恒定的,实际行走速度中包含跳跃。

研究中使用的外骨骼支持阿塔兰特,戴上面罩模拟正常人体的代谢消耗并进行测量研究。(这项工作做得非常仔细)

从左到右,不同颜色的线代表左脚踝、左矢状踝关节、左矢状膝关节、左矢状髋关节、左横向髋关节和左前关节。根据行走超过10秒的左腿关节图,左侧矢状髋关节位置范围相对较大,步态表明用户喜欢更长的步态。

以用户舒适度为首要目标,通过优化用户的行走轨迹特征,构建了一个基于交互式学习的步态优化框架——Cosper。

通过采集用户的步态数据,可以获得用户的步态偏好,也可以确定用户的行走轨迹。

在模拟测试中,结合外骨骼支架,Copsar算法可以用来模拟用户偏好。

志湖的一些人经常问科学研究的第一目的是什么。

摘要细菌认为,如果命运可以通过科学技术来改变,就不会浪费科研人员的心血。

我们将利用科技手段来解决日常生活中遇到的不便,特别是那些通过外骨骼支架平稳行走的瘫痪者,从而重新点燃生活的希望,重获世界。

众所周知,中国社会的老龄化趋势越来越严重。许多老年人在日常生活中无法照顾自己。这种设备可以减轻老年人日常生活中的不便。

这可能就是为什么在智虎提出的关于提供机械外骨骼的问题中,这个令人心酸和温暖的答案得到了近5000个赞扬的原因。