ロボット工学：実世界での歩行中に個人ごとに最適化される外骨格支援

個人ごとに最適化された外骨格支援によって、使用者の歩行速度やエネルギー経済性が最も大きく改善されるが、それには不自然な実験室条件下で長時間の試験が必要である。今回我々は、外骨格の最適化を実世界の条件下で速かに実行できることを示す。我々は、汎用性の高い実験室テストベッドを用いた試験から得られた知見に基づいて、携帯可能な足首用外骨格を設計した。そして、ウエアラブルセンサーを用いて屋外での外骨格支援を最適化するデータ駆動型の方法を開発し、この方法が実験室での方法と同等に効果的で、最適パラメーターを4倍高速に特定することを見いだした。さらに我々は、さまざまな速度で短時間歩行を多数回行って収集したデータを用いて、実世界での最適化を行った。公共の場で1時間自然に歩行している間に最適化された支援では、通常の靴と比較して、自己選択速度が9 ± 4％増大し、所与の距離を移動するのに使用されるエネルギーが17 ± 5％減少した。また、参加者がトレッドミルの上を1.5 m s⁻¹の標準速度で歩行した場合、この支援によって、代謝エネルギー消費が23 ± 8％減少した。人間の動きには、補助器具の個人ごとの最適化やパフォーマンスの向上に利用できる情報が符号化されている。

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