可以帮助人们延长耐力的踝关节外骨骼距离现实更近了一步，密歇根大学开发了一种新的控制算法，可以使未来的外骨骼自动适应个人用户和任务。这将减少或消除手动重新校准的需要。
目前的外骨骼是有限的，因为它们必须为执行单一任务的单个用户量身定制，比如直线行走。任何更改都需要进行一系列冗长的手动调整。新的控制算法展示了处理不同速度以及跑步和步行之间步态变化的能力。它可以为能够更好地处理现实世界的不确定性的外骨骼铺平道路。
“这种特殊类型的踝 关节外骨骼可用于增强行动不便的人，”密歇根大学工业与运营工程和机器人学副教授、发表在 PLOS ONE上的该研究的高级作者 Leia Stirling 说。
“这可能是一位老年人，他们通常无法与孙子孙女一起步行去公园。但佩戴该系统后，他们现在可以获得额外的帮助，使他们能够做比以前更多的事情。”
控制算法直接测量肌肉纤维扩张和收缩的速度，以确定肌肉在工作时使用的化学能。然后，它将测量值与生物模型进行比较，以确定最佳的辅助方式。
直接测量肌肉生理学是与当前使用更广泛的运动测量方法的关键背离。直接进入运动源可以在更大范围的运动中 进行更准确的测量，而所需的计算能力要少得多。
Stirling 和第一作者、工业和运营工程高级研究领域专家 Paul Pridham 将注意力集中在脚踝上，因为它在机动性方面起着关键作用。辅助脚踝的肌肉可能会对我们走得更远更快的能力产生巨大影响。
由于这项研究是在 COVID-19 限制期间进行的，因此无法对人类参与者进行测试。相反，该团队使用现有踝关节外骨骼装置和先前研究中的肌肉动力学数据来模拟、测试和调整算法，以更好地响应速度和步态的变化。
人体测试是重要的下一步，需要使用超声波实时测量肌肉纤维。尽管还有很多工作要做和改进，但研究人员相信，新的研究途径有一天会帮助当地的人们。
Pridham 说：“这几乎可以帮助任何人，从工作需要走很多路的人，到长时间执行任务的军人，再到需要额外帮助的肌肉疾病患者以及日常需要帮助的长者”
