动力外骨骼也称动力外骨骼（Powered exoskeleton），是由钢铁框架构成的可穿戴机器装置，可为人们提供额外能量，供四肢运动。
纵观动力外骨骼领域，工业装备、物流、建筑、医疗、军事等行业都曾有过商业化尝试，如中国运用于军事侦查和巡逻的星云 L70 单兵外骨骼机器人、美国公司 Ekso Bionics 和 suitX 的工业外骨骼机器人、日本公司 Cyberdyne 的医疗和工业领域外骨骼机器人。
不过正如业界人士所说：
动力外骨骼发展尚处在早期阶段。
为进一步改良动力外骨骼，来自加拿大滑铁卢大学的研究人员正在结合电脑视觉和深度学习，希望动力外骨骼也能像人类根据环境变化自己适应调整。
外骨骼将“自主思考”
相关研究成果发表于学术期刊《Frontiers in Robotics and AI》，题为《ExoNet Database: Wearable Camera Images of Human Locomotion Environments（ExoNet 数据库：人体运动环境的可穿戴相机图像）》。
论文作者来自滑铁卢大学系统设计工程系、滑铁卢人工智能研究所（Waterloo.ai），介绍动力外骨骼的一般运作模式：
- 首先，高阶控制器透过机器学习算法分析可穿戴式感测器的即时测量值，辨识使用者的运动模式（或示意图）。
- 然后，中阶控制器将运动意图转换为特定轨迹。
- 最后，低阶控制器通过使用前馈反馈控制回路来调制设备致动器，跟踪参考轨迹并将讯号误差降至最低。
（Source：Waterloo）
值得关注的是，动力外骨骼在不同运动模式间进行准确的转换非常重要，因即便小错误也可能导致失衡甚至伤害。动力外骨骼大多需要使用者透过手机应用程序或操纵杆手动控制，意味使用动力外骨骼时会有很多不必要的麻烦。
研究团队看来，传统要手动操纵动力外骨骼的方式很不方便，且对认知要求很高。不难想像，使用者每次想做新运动时，都必须先停下来，拿出手机选择想要的模式。当然这不意味着如今动力外骨骼的控制方式还是原地踏步。
论文显示，自 2015 年起，已有一些研究团队尝试。如开发“自动运动模式辨识系统”，使用可穿戴感测器（例如惯性测量单元 IMU 和肌电图 EMG）在不同运动模式之间自动切换──不过比起传统，这种神经肌肉─机械数据融合的方式提高运动模式辨识的准确性。这种测量仍取决于患者，且 EMG 容易造成疲劳、电极皮肤电导率变化及邻近肌肉串扰。
在此背景下，研究人员为动力外骨骼使用者安装可穿戴摄影镜头，目前正在改良 AI 电脑软件处理影像，准确辨识楼梯、门等周围环境特征，以调整自身动作模仿体格健全的人走路。
具体来讲，研究人员帮使用者安装 iPhone XS Max，也就是所谓的可穿戴智能手机镜头系统。
（Source：Frontiersin）
设计确保使用者直立时，手机距地面约 1.3 米，这套系统支援机器学习，进行即时环境分类。照论文说法，可穿戴式相机系统相对轻巧、不引人注目，人类行走生物力学不受影响。
手机录制超过 52 小时的 30Hz、1,280×720 分辨率影片，总计约 560 万张图像，分为 12 类，即大规模分层数据库 ExoNet。ExoNet 含约 923,000 个单独标记的图像。相比之下，之前最大数据库只约 402,000 张图像。可见 ExoNet 规模和多样性，与以前的环境辨识系统明显不同。
关于作者
上述成果来自 ExoNet 计划，由该校系统设计工程专业博士生、滑铁卢人工智能研究所成员 Brokoslaw Laschowski 领导。Brokoslaw Laschowski 曾获多伦多大学运动机能学（生物力学）理学学士、西安大略大学运动机能学（生物力学）理学硕士、滑铁卢大学机械工程硕士。
Brokoslaw Laschowski 表示：
在我们的控制方法下，动力外骨骼的运作不一定需要人类思考。我们正在设计的外骨骼和义肢就像自驾车。
外媒 TechCrunch 报导，ExoNet 下一阶段的目标是：向电机发送指令，分析使用者目前运动和未来接触的地形，使动力外骨骼顺利爬上楼梯、避开障碍等。
未来，研究人员还希望做到动力外骨骼“自动充电”，提高能量效率。
- Using cameras and AI to help exoskeletons adapt to their environment
- Engineers combine AI and wearable cameras in self-walking robotic exoskeletons
- ExoNet Database: Wearable Camera Images of Human Locomotion Environments
（本文由 雷锋网 授权转载；首图来源：Waterloo）
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