Computer Vision i niepewność w AI dla zautomatyzowanych protetyki

„Dolna zrobotyzowane protetyka kończyn trzeba wykonać różne zachowania oparte na użytkownikach terenu idą dalej,” mówi Edgar Lobaton, współautorem referatu na temat pracy i profesor inżynierii elektrycznej i komputerowej w North Carolina State University. „Ramy stworzyliśmy pozwala AI w protezach zrobotyzowanych przewidzieć rodzaj użytkowników terenu zostanie natrafienia na, ilościowo niepewności związanej z tym przewidywaniem, a następnie włączenie tej niepewności do jej podejmowania decyzji.”

Naukowcy skoncentrowali się na odróżnienie pomiędzy sześcioma różnymi tereny, które wymagają zmian w zachowaniu robota protetycznego za: „dole” dachówka, cegła, beton, trawa, „górze” i

„Jeśli stopień niepewności jest zbyt wysoka, AI nie jest zmuszony do wątpliwą decyzję, to może zamiast powiadomić użytkownika, że ​​nie ma wystarczająco dużo zaufania do jego przewidywania działania, czy to może domyślnie na„bezpieczne "tryb„, mówi Boxuan Zhong, główny autor artykułu i niedawne Ph.D. przejść z NC State.

Nowy „kontekst środowiskowy” ramowa zawiera zarówno elementy sprzętowe i programowe. Naukowcy zaprojektowali ramy do użytku z dowolnym kończyn dolnych robotów egzoszkielet lub zrobotyzowanego urządzenia protetycznego, ale z jednym dodatkowym elementem sprzętu: aparatu. W swoich badaniach naukowcy wykorzystali aparaty noszone na okularach i kamery zamontowane na samej protezy kończyn dolnych. Naukowcy przeanalizowali jak AI był w stanie skorzystać z danych wizyjnych komputer z obu typów kamer, gdy stosowane oddzielnie i razem.

„Włączenie wizji komputerowej do oprogramowania sterującego do noszenia robotyki jest ekscytujący nowy obszar badań”, mówi Helen Huang, współautor artykułu. „Okazało się, że za pomocą obu kamer działa dobrze, ale wymaga dużo mocy obliczeniowej i może kosztować. Mamy jednak również, że tylko przy użyciu kamery zamontowane na dolnej kończynie pracował całkiem dobrze, szczególnie w pobliżu długoterminowych prognoz, takie jak to, co teren byłby podobny do następnego etapu lub dwa.” Huang jest Jackson Family Distinguished Professor Inżynierii Biomedycznej w ramach Wspólnego Wydziału Inżynierii Biomedycznej na NC State i Uniwersytetu Północnej Karoliny w Chapel Hill.

Reklama