당신의 발에 봄을 넣어

몸의 움직임은 우리 대부분이 자주 생각하는 것이 아닙니다. 그러나 사람들이 나이가 들거나 장애를 다루는 방법을 배워야 함에 따라 이동성이 주요 관심사가 됩니다. 일반적으로 우리의 삶을 채우는 단순한 일상 활동이 매우 어려워지고 이동이 제한된 사람들은 사회적으로 고립되어 기본적인 필요를 돌볼 수 없게 됩니다. 보행기 및 휠체어와 같은 기존의 이동 보조 장치가 유용할 수 있지만 이러한 도구는 매우 번거롭고 참여할 수 있는 활동 유형을 제한할 수 있습니다. 대부분의 사람들이 원하는 것은 큰 중장비를 들고 다닐 필요 없이 필요할 때 약간의 부스트입니다.

외골격은 필요할 때 추가 부스트를 제공한다는 약속을 제공하지만 일반적으로 실험실 환경 외부에서 사용하기에는 너무 비싸고 완전히 비실용적이었습니다. 스탠포드 대학의 연구 그룹이 발표한 최근 연구 논문은 다음과 같이 설명했습니다. 장화 같은 외골격 걷는 동안 착용자를 도울 수 있지만 상대적으로 저렴한 구성 요소로 만들어졌으며 실제 조건에서 작동하도록 검증되었습니다. 기계 학습 및 기성 하드웨어 구성 요소를 활용하여 이 외골격은 일반적으로 이러한 장치에 필요한 로프와 복잡한 설정을 피하고 실제 사람들에게 실질적인 도움을 제공할 수 있습니다.

자동차 트렁크는 단일 보드 Raspberry Pi 4 컴퓨터, 착용자의 보행 동작을 모니터링하는 저렴한 센서, 모터 드라이버 및 모터로 구성됩니다. 충전식 배터리 팩은 벨트처럼 허리에 착용되어 외골격을 완전히 자급자족할 수 있습니다. 모든 전원 및 처리 장치는 신체에 착용됩니다. 이 시스템은 발목에 토크를 가하여 종아리 근육이 수행하는 정상적인 작업을 부분적으로 대체합니다. 발을 내딛을 때 발가락이 지면을 떠나기 직전에 액추에이터가 지면에서 추진력을 지원합니다. 팀에 따르면 이것은 30파운드의 배낭을 제거하는 것과 유사한 효과가 있습니다.

상상할 수 있듯이 사람마다 걷는 방식이 조금씩 다르고 필요한 도움도 저마다 다릅니다. 단순히 각 사용자의 모든 단계에 동일한 부스트를 적용하면 도움보다 문제를 일으킬 가능성이 더 큰 이상한 경험으로 이어질 것입니다. 외골격은 착용자를 가장 잘 도울 수 있는 방법을 시간이 지남에 따라 학습하는 기계 학습 모델을 사용하여 이를 처리합니다. 새로운 사용자가 처음 신발을 신었을 때 최적의 지원 수준을 제공하기 위해 장치가 패턴을 조정하고 맞춤화하기 위해 보행 패턴을 모니터링하는 데 약 1시간이 걸립니다.

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신발에 대한 실제 실험에서 사람들은 일반 신발을 신었을 때보다 주어진 거리에 대해 17% 적은 에너지를 소비하면서 9% 더 빨리 걸을 수 있다는 것이 밝혀졌습니다. 이것은 현재의 외골격에 비해 크게 개선된 것입니다. 이는 최신 최신 장비에서 볼 수 있는 보행 노력의 두 배 감소입니다. 이 새로운 외골격을 실험실 밖에서 사용할 수 있고 연구원 팀이 수동으로 조정할 수 없다는 것도 중요합니다. 이 사업에는 실제 상황에서 사람들을 도울 수 있는 많은 잠재력이 있습니다.

팀의 다음 단계는 나이가 많고 장애가 있는 사용자를 대상으로 장치를 임상적으로 검증하는 것입니다. 그들은 또한 관절 통증을 감소시키거나 균형을 돕도록 설계된 다양한 유형의 장치를 만들 계획입니다. 이 작업이 완료되면 비즈니스 파트너와 협력하여 외골격을 시장에 출시하기를 희망합니다.

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