機器人假肢中的AI可以預(yù)測用戶將要走的地形類型，量化與該預(yù)測相關(guān)的不確定性，然后將該不確定性納入其決策中。

北卡羅萊納州立大學(xué)的研究人員已經(jīng)將計算機視覺和人工智能集成到了現(xiàn)成的機器人假肢中，以改善在不同類型地形上的行走。

該團(tuán)隊制造了一種附著在假肢上的裝置，用于跟蹤運動并識別不同的地形。AI能夠識別六種不同的地形：樓下，樓上，水泥，草，瓷磚和混凝土。

北卡羅萊納州立大學(xué)計算機工程副教授埃德加·洛巴頓說：“下肢機器人假肢需要根據(jù)用戶所走的地形來執(zhí)行不同的行為?！?/p>

“我們創(chuàng)建的框架允許機器人假肢中的AI預(yù)測用戶將要踏入的地形類型，量化與該預(yù)測相關(guān)的不確定性，然后將該不確定性納入其決策中?！?/p>

為了進(jìn)行測試，在腿部和頭部都裝有攝像頭。Lobaton表示，盡管頭盔可以改善距離，但AI能夠識別幾英尺內(nèi)的地形變化，并且無需頭盔即可進(jìn)行管理。

“如果不確定性程度過高，則不會迫使AI做出可疑的決定–相反，AI可能會通知用戶其對行動的預(yù)測沒有足夠的信心，或者可能默認(rèn)為‘安全“模式”，第一作者兼博士學(xué)位的鐘伯冠說。畢業(yè)于數(shù)控州。

該團(tuán)隊的目標(biāo)是在不久的將來在機器人設(shè)備上試用該框架，以確定該AI系統(tǒng)是否對假肢患者有利。

該論文的合著者Helen Huang說：“我們很高興將該框架整合到工作中的機器人假肢的控制系統(tǒng)中，這是下一步。”