Cada vez mais, pesquisadores em todo o mundo estão desenvolvendo exoesqueletos da parte inferior do corpo para ajudar as pessoas a andarem. Estes são essencialmente robôs ambulantes que os usuários podem amarrar às pernas para ajudá-los a se mover.
O problema com esses exoesqueletos é que eles geralmente dependem de controles manuais. O usuário precisa contar com joysticks ou aplicativos para smartphones sempre que você quiser mudar a maneira como deseja se mover, como de sentar para ficar em pé, ou em pé para andar, ou andar no chão para subir ou descer escadas.
Os cientistas estão trabalhando em maneiras automatizadas de ajudar os exoesqueletos a reconhecer quando alternar os modos de locomoção – por exemplo, usando sensores acoplados às pernas que podem detectar sinais bioelétricos enviados do cérebro aos músculos, dizendo-lhes para se moverem. No entanto, essa abordagem apresenta vários desafios, como a condutividade da pele pode mudar conforme a pele de uma pessoa fica mais suada ou seca.
Agora, vários grupos de pesquisa estão experimentando uma nova abordagem: equipar usuários de exoesqueleto com câmeras vestíveis para fornecer às máquinas dados de visão que lhes permitirão operar de forma autônoma. O software de inteligência artificial (IA) pode analisar esses dados para reconhecer escadas, portas e outras características do ambiente circundante e calcular a melhor forma de responder.
Laschowski lidera o projeto ExoNet , o primeiro banco de dados de código aberto de imagens de câmeras vestíveis de alta resolução de cenários de locomoção humana. Ele contém mais de 5,6 milhões de imagens de ambientes de caminhada do mundo real internos e externos. A equipe usou esses dados para treinar algoritmos de aprendizado profundo; suas redes neurais convolucionais já podem reconhecer automaticamente diferentes ambientes de caminhada com 73 por cento de precisão “apesar da grande variação em diferentes superfícies e objetos detectados pela câmera vestível”, observa Laschowski .
No futuro, Laschowski e seus colegas se concentrarão em melhorar a precisão de seu software de análise ambiental com baixos requisitos computacionais e de armazenamento de memória, que são importantes para operações a bordo em tempo real em exoesqueletos robóticos.
Em última análise, os pesquisadores do ExoNet querem explorar como o software de IA pode transmitir comandos aos exoesqueletos para que eles possam realizar tarefas como subir escadas ou evitar obstáculos com base na análise de um sistema dos movimentos atuais de um usuário e do terreno próximo. Com os carros autônomos como inspiração, eles estão buscando desenvolver exoesqueletos autônomos que possam lidar com a tarefa de caminhar sem intervenção humana, diz Laschowski.
No entanto, Laschowski acrescenta: “A segurança do usuário é de extrema importância, especialmente considerando que estamos trabalhando com indivíduos com dificuldades de mobilidade,” resultantes talvez de idade avançada ou deficiência física.
“O usuário de exoesqueleto sempre terá a capacidade de ignorar o sistema caso o algoritmo de classificação ou controlador tome uma decisão errada. ”
