Инженеры Гарвардского университета создали мягкого носимого робота, способного оказывать персонализированную помощь в движении. Разработка объединяет машинное обучение и физическую модель, чтобы адаптироваться под индивидуальные особенности каждого пользователя.
Как работает устройство
Проект был реализован учёными Гарвардской школы инженерии и прикладных наук имени Джона А. Полсона совместно с врачами Массачусетской больницы общего профиля и Гарвардской медицинской школы.
Робот использует два ключевых подхода:
- Модель машинного обучения анализирует сигналы с датчиков движения и сжатия, чтобы «понимать» намерения пользователя.
- Физическая гистерезисная модель обеспечивает прозрачность управления и позволяет адаптировать устройство к реальным задачам.
Эти технологии объединены в единую систему управления, которая в режиме реального времени подбирает уровень поддержки в зависимости от движений и состояния человека.
Зачем это нужно
Робот ориентирован на людей с нарушениями функций верхних конечностей — например, после инсульта или при боковом амиотрофическом склерозе (ALS). Он помогает выполнять повседневные действия вроде еды и питья, снижает нагрузку на мышцы и может использоваться не только как вспомогательное средство, но и как элемент реабилитации.
Испытания на пациентах показали:
- устройство распознаёт движения плеча с точностью 94,2%;
- сила, необходимая для опускания руки, снизилась на 31,9% по сравнению с базовым контроллером;
- увеличилась амплитуда движений плеча (до 17,5°), локтя (10,6°) и запястья (7,6°);
- уменьшилась компенсация движениями корпуса до 25,4%;
- эффективность траектории руки выросла до 53,8%.
По словам специалистов, важнейшим фактором для пациентов с ALS является именно персонализация — комфортное использование и адаптация к их индивидуальным движениям. Разработка способна повысить самостоятельность и качество жизни таких людей.
