Les chercheurs, dirigé par Conor Walsh, le professeur agrégé John L. Loeb d'ingénierie et de sciences appliquées, et Scott Kuindersma, Professeur assistant d'ingénierie et d'informatique à SEAS, a développé un algorithme qui peut surmonter cette variabilité et identifier rapidement les meilleurs paramètres de contrôle qui fonctionnent le mieux pour minimiser la marche.

Les chercheurs ont utilisé ce qu'on appelle l'optimisation humaine dans la boucle, qui utilise des mesures en temps réel de signaux physiologiques humains, comme le rythme respiratoire, pour régler les paramètres de contrôle de l'appareil. Au fur et à mesure que l'algorithme affinait les meilleurs paramètres, il a dirigé l'exosuit sur quand et où fournir sa force d'assistance pour améliorer l'extension de la hanche. L'approche d'optimisation bayésienne utilisée par l'équipe a été rapportée pour la première fois dans un article l'année dernière dans PLOSone.

La combinaison de l'algorithme et de la combinaison a réduit le coût métabolique de 17,4 % par rapport à la marche sans appareil. Il s'agit d'une amélioration de plus de 60 % par rapport au travail précédent de l'équipe.

"Les algorithmes d'optimisation et d'apprentissage auront un impact important sur les futurs dispositifs robotiques portables conçus pour assister une gamme de comportements, " a déclaré Kuindersma. " Ces résultats montrent que l'optimisation de contrôleurs même très simples peut fournir un bénéfice individualisé pour les utilisateurs lors de la marche. Étendre ces idées pour envisager des stratégies de contrôle plus expressives et des personnes ayant des besoins et des capacités divers sera une prochaine étape passionnante."

"Avec des robots portables comme des exosquelettes souples, il est essentiel que la bonne assistance soit fournie au bon moment afin qu'ils puissent travailler en synergie avec le porteur, " a déclaré Walsh. "Avec ces algorithmes d'optimisation en ligne, les systèmes peuvent apprendre comment y parvenir automatiquement en une vingtaine de minutes, maximisant ainsi les avantages pour le porteur."

Prochain, l'équipe vise à appliquer l'optimisation à un dispositif plus complexe qui assiste plusieurs articulations, comme la hanche et la cheville, à la fois.

"Dans ce document, nous avons démontré une forte réduction du coût métabolique en optimisant simplement l'extension de la hanche, ", a déclaré Ding. "Cela montre ce que vous pouvez faire avec un excellent cerveau et un excellent matériel."