国外研发机器助力服装 可节省行走和跑步所需能量

近日,内布拉斯加大学奥马哈分校(UNO)和哈佛大学的研究人员合作研发一款机器助力服装,可以让人在运动时减少代谢,节省能量。

  据外媒报道,近日,内布拉斯加大学奥马哈分校(UNO)和哈佛大学的研究人员合作研发一款机器助力服装,可以让人在运动时减少代谢,节省能量。这套衣服可以让人在行走时节省 9.3% 的能量,在跑步时节约 4% 的能量,这个效果相当于佩戴者减重了 7.4 公斤和 5.7 公斤。

  走路和跑步并不简单,两种步态中肌肉和关节的生物力学有着根本的区别,生物力学家常常把行走比作钟摆,而跑步则是一种重心上下波动的弹簧运动。另外,行走时人体重心在站立状态最高,而跑步时则是站立状态重心最低。这些就让发明同时协助走路和跑步的助力衣服有了很大挑战。研究人员称,他们正是在利用这些生物力学原理来开发步态分类算法,通过依附身上的传感器来跟踪人体重心的加速度,从而准确检测佩戴者运动状态的变化。


机器助力服装外观与构成(来源:Science)

  这套重达 5 公斤的装备由织物包裹,在腰背和大腿处与腰带连结,其在大腿处的装置会产生拉伸作用,以协助髋部伸展。同时躯干部的传感器在检测佩戴者是在走路还是运动,大腿处的传感器检测腿部位置的变化,这时候装备后面的马达(驱动器)就会在佩戴者前脚落地之前拉伸装备,这就可以帮助臀部伸肌,节约相同运动力度所消耗的能量。

  这是首款能同时用于走路和跑步的机器助力衣服,这需要一套算法来同时适应走路和跑步的步态。装备的功能由人工智能算法控制,后者可以检测从步行到跑步的步态无缝切换,步态不同就需要不同的动作。而后腿在移动时,装备是松弛的,没有任何限制。

  在研究人员的跑步机试验中,6 名男性参与者进行了 0.5 米/秒到 4 米/秒的运动试验,在所有速度梯度以及两种步态下,算法对步态的区分达到了 100% 准确,算法还能对上坡、下坡有准确适应。8 名男性参与了户外路面试验,步态分类的准确率是 99.98%,试验中有 2 步被错误分类,研究人员分析认为可能是步态切换后第一步的质心能量扰动结果。

        研究人员指出,该装置具有明确的康复潜力。然而,研究人员希望将其应用于其他领域,例如工业工作,甚至是徒步等休闲活动。“看到我们的方法能进展到这个程度是非常令人满意的,我们很高兴继续将其应用于一系列应用,包括帮助那些有步态障碍的人,有可能受伤的行业工作人员执行体力劳动,或参与周末休闲运动的人士等。”尽管具有商业潜力,但研究人员并未提及其他可能的商业化计划。

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