Команды инженеров по всему миру заняты разработкой экзоскелетов, помогающих человеку выполнять двигательные задачи — ходить или переносить тяжести. Однако такие устройства часто зависят от ручного управления при переходе от одного типа локомоции к другой: если нужно сесть или начать подниматься по ступеням, например. Вместо того чтобы каждый раз пользоваться джойстиком или кнопками, канадские специалисты думают, как сделать экзоскелет автономным.

Инженеры из Университета Уотерлу экспериментируют с новым подходом — оснащением экзоскелета камерами, которые обеспечивают машину визуальными данными, позволяющими действовать автономно. Программа ИИ анализирует эти данные, распознавая ступени, двери и прочие особенности ландшафта.

Для этого исследователи используют проект ExoNet, первую базу данных изображений с носимых камер в высоком разрешении. Эти снимки служат для тренировки алгоритмов глубокого обучения. Их сверточные нейронные сети могут автоматически распознавать различную среду с точностью 73%, несмотря на большую вариативность поверхностей и объектов, пишет Spectrum.

В дальнейшем инженеры собираются заняться повышением точности анализа окружающей среды параллельно со снижением вычислительных затрат и требований к хранению данных. Это важно для автономного функционирования роботизированных экзоскелетов в реальных условиях. В итоге экзоскелет должен стать как робомобиль — выполнять задачи без вмешательства человека.

«Безопасность пользователя важнее всего, особенно принимая во внимание то, что мы работаем с людьми с двигательными ограничениями, — сказал Брокослав Ласчовски, робототехник из проекта ExoNet. — Пользователь экзоскелета всегда будет иметь возможность взять управление на себя, если классификационный алгоритм или контроллер примут неверное решение».