以树莓派驱动的机器学习外骨骼可以让行走更快、更轻松

斯坦福大学的研究人员设计了一种由树莓派单板计算机驱动的外骨骼，可以帮助有行动障碍的人更容易地走动。这种可穿戴设备像靴子一样套在小腿上，由Raspberry Pi 4负责管理一系列的传感器以及电机和电机驱动器。

作为博士生参与该项目的帕特里克-斯莱德说，他们选择树莓派是因为它价格低廉，而且可以同时运行多个代码线程。Slade补充说，用Python语言编写也使验证过程更容易。

优质自适应设备的关键要求是个性化，而这正是斯坦福大学的创造与其他学校的不同之处。该团队花了数年时间使用外骨骼仿真器来训练他们的机器学习模型，而这些投入得到了回报。该系统需要大约一个小时来充分学习佩戴者的行走方式，然后才能制定出定制的模式来进行辅助，但在使用的前15分钟内就能感受到好处。

平均而言，佩戴者能够加快9%的行走速度，同时减少17%的能量消耗，研究人员说，这相当于卸下了一个30磅重的背包。在测试过程中穿戴外骨骼的研究生Ava Lakmazaheri说："穿戴外骨骼行走，简直感觉你的脚步多了一个弹簧。"

结果是有希望的，但仍有许多工作要做。目前的原型是相当笨重的，所有的电子设备都是可见的。一个可供消费者使用的版本将需要进行视觉改造，以隐藏螺母和螺栓，理想情况下，该系统还可以再瘦身一点。不过，考虑到类似的系统通常是用线缆传送数据的，因此有限制性，但无论如何这还是令人印象深刻。

研究人员将需要寻找商业伙伴，以帮助将这一创新推向市场。如果幸运的话，这只靴子有一天可以与传统的移动辅助工具（如助行器）一起使用，帮助人们保持更长时间的活动。

一篇题为"在现实世界中行走时个性化外骨骼援助"的研究论文已经发表在《自然》杂志上。