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离钢铁侠更近一步?哈佛大学新算法快速定制可衣着能源
2018-03-11 04:23
来源:未知
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原标题:离钢铁侠更近一步?哈佛大学新算法快捷定制可穿戴动力服

哈佛大学约翰?A?保尔森工程与利用迷信学院(Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied and Sciences,SEAS)和威斯研究所(Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering)的研究职员开发出来一种有效的机器学习算法可能疾速设计定制化节制方案来制作柔性可穿的动力服。

提到柔性辅助可穿着设备,比如像哈佛大学生物设计实验室(Havard Biodesign Lab)设计的能源服,人们不免想到人跟机器“合为一体”了。然而每个人走路的方式都略有不同,为每个需要穿戴动力服的人设计机器参数是一件费时又低效的事件。

但当初,哈佛大学约翰?A?保尔森工程与应用科学学院和威斯研究所的研究人员开发出了一种高效的机器学习算法,能够倏地设计定制化控制打算来制造柔性可穿的能源服。

“这种新的方法高效快速地优化了辅助可衣着装备的操纵参数设置,“在SEAS攻读博士后的Ye Ding介绍到,他是该项研究的奇特第一作者,”这种方式可能优化穿着髋部延展帮助设备的用户的代谢性能。“

当人们走路的时候,会一直微调自己的身体来节省能量(即代谢耗费)。

”之前,如果说有三个人应用辅助可穿戴设备,那么你须要设计三套不同的辅助计划,“在SEAS攻读博士后的Myunghee Kim阐明道,他也是该项研讨的独特第一作者,“在从前,为每个使用者找到适合的把持参数是一件很艰难的事情,必须一步一步地来,因为不仅每个人的行动方式略有不同,进行人工调剂参数的试验也是一件庞杂耗时的事情。”

该项研究由来自SEAS的副传授Conor Walsh和SEAS工程与打算机科学学院的助理教养Scott Kuindersma共同领导实现。他们开发的这种算法能够切断变革并快捷找到可以尽可能减少举措花费的最佳控制参数。

研究人员运用所谓的”人机回圈“(Human-in-the-loop)优化,通过实时测量人的生理信号,例如呼吸速率来调解设备的掌握变量。算法会在寻找最优参数中始终优化,最终教唆动力服在合适的时间和地点供给合力来援助髋部延展。该研究团队使用的贝叶斯优化方式去年已经发表在《公共科学图书馆期刊》(PLOSone)上。

和不穿动力服的情况比较,穿上使用该算法优化的动力服可以帮助用户减少17.4%的代谢消费。比起团队之前的成果,这种动力服机能提升了60%以上。

“优化学习算法对未来用于帮助运动的可穿戴机械装置将产生很大影响,”Kuindersma说到,“这些结果表明哪怕是最简单的控制器优化都能在用户行走时提供重要的个性化赞助。接下来咱们主要的一步就是根据这些想法来研究更多更有效的控制方案,并把这些主张应用在需要不同的用户身上。“

”穿着可穿戴机器人就像穿戴柔性动力服,最关键的是要在合适的时候为用户提供合适的协力,让可穿戴机器人和用户协调一致,“Walsh说到,”有了这些在线优化算法,系统可以学习如何在二十分钟内自动达成这一目标,并给用户提供最大的辅助。“

接下来,该团队决定将这一优化算法应用在一个更为复杂的设备上,这个设备能同时为不同关节,比喻髋部跟踝部,供应协力。

”这篇论文里表明仅仅一个髋关节延展优化就能大量减少代谢消耗,449999.com今晚开奖公,“Ding说,”这篇论文会告诉你一个厉害的大脑配上一个厉害的硬件设备究竟能做成什么事件。“

该项研究由国防高级研究盘算局(the Defense Advanced Research Projects Agency)下属Warrior Web Program名目,威斯研究所和哈佛大学约翰?A?保尔森工程与应用科学学院配合进行。

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