本研究では、外骨格の開発と普及を阻害している人間実験の必要性を解決するため、シミュレーションを活用した学習アプローチを提案している。
具体的には、筋骨格系とexoskeletonのダイナミクスモデルを活用し、強化学習によって制御ポリシーを学習する。
この学習したコントローラを実際の外骨格デバイスに適用したところ、歩行、走行、階段昇降の際に代謝率を大幅に低減できることが示された。
提案手法は、様々な支援ロボットの迅速な開発と普及に貢献できる一般化可能な戦略となる可能性がある。
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by Shuzhen Luo,... às www.nature.com 06-12-2024
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