Rekenaar visie en onsekerheid in AI vir die robot prostetika

Navorsers het nuwe sagteware wat kan geïntegreer word met bestaande hardeware om mense met behulp van robot prostetika of eksoskelette om te loop in 'n veiliger, meer natuurlike wyse op verskillende tipes terrein in staat stel ontwikkel. Die nuwe raamwerk sluit rekenaar visie in prostetiese been beheer, en sluit robuuste kunsmatige intelligensie (AI) algoritmes wat die sagteware om beter rekening vir onsekerheid toelaat.

"Laer-been robot prostetika moet verskillende gedrag wat gebaseer is op die terrein gebruikers uit te voer loop op," sê Edgar Lobaton, mede-outeur van 'n referaat oor die werk en 'n mede-professor van elektriese en rekenaaringenieurswese aan die North Carolina State University. "Die raamwerk wat ons geskep kan die AI in robot prostese om te voorspel die tipe terrein gebruikers sal trap op, kwantifiseer die onsekerhede wat verband hou met daardie voorspelling, en dan neem dat onsekerheid in sy besluitneming."

Die navorsers het gefokus op die onderskeid tussen ses verskillende terreine wat aanpassings in 'n robot prostetiese se gedrag vereis: ". Benede" teël, baksteen, sement, gras, "bo" en

"As die graad van onsekerheid te hoog is, is die AI nie gedwing word om 'n twyfelagtige beslissing maak, dit kan plaas die gebruiker in kennis stel dat dit nie genoeg vertroue in sy voorspelling op te tree nie, of dit kan die standaard om 'n 'veilige 'modus, "sê Boxuan Zhong, hoofskrywer van die papier en 'n onlangse Ph.D. gegradueerde van NC State.

Die nuwe "omgewingskonteks" raamwerk sluit beide hardeware en sagteware elemente. Die navorsers is ontwerp om die raamwerk vir gebruik met 'n laer-ledemaat robot eksoskelet of robot prostetiese toestel, maar met een bykomende stuk hardeware: 'n kamera. In hul studie het die navorsers gebruik kameras gedra op bril en kameras gemonteer op die laer-ledemaat prostese self. Die navorsers geëvalueer hoe die AI was in staat om die gebruik van die rekenaar visie data maak van beide tipes van die kamera, afsonderlik en wanneer dit gebruik word saam.

"Die insluiting rekenaar visie in beheer sagteware vir draagbare robotika is 'n opwindende nuwe gebied van navorsing," sê Helen Huang, 'n mede-outeur van die papier. "Ons het gevind dat die gebruik van beide kameras goed gewerk, maar vereis 'n groot deel van die rekenaar krag en mag koste hoog wees. Maar ons het ook bevind dat die gebruik van slegs die kamera gemonteer op die onderste ledemaat gewerk baie goed, veral vir naby-termyn voorspellings, soos wat die terrein sal wees soos vir die volgende stap of twee. " Huang is die Jackson Familie Uitstaande Professor van Biomediese Ingenieurswese in die Gesamentlike Departement van Biomediese Ingenieurswese aan NC Staat en die Universiteit van Noord-Carolina at Chapel Hill.

advertensie

bron: North Carolina State University. "Computer vision and uncertainty in AI for robotic prosthetics." ScienceDaily. ScienceDaily, 27 May 2020. <www.sciencedaily.com/releases/2020/05/200527133147.htm>.