Exoskeletten met motoraangedreven pootmodules zijn al enige tijd beschikbaar, maar gebruikers moeten ze handmatig bedienen via smartphone-apps of joysticks.
Dus elke keer dat iemand een nieuwe locomotiefactiviteit wil uitvoeren terwijl hij een exoskelet draagt, moet hij stoppen, zijn smartphone tevoorschijn halen en de gewenste modus selecteren. Om die beperking aan te pakken, rustten Brokoslaw Laschowski van de Universiteit van Waterloo in Canada en zijn collega’s enkele exoskeletgebruikers uit met draagbare camera’s en optimaliseren ze nu kunstmatige intelligentiesoftware om de videosignalen te verwerken. Met deze optimalisatie kan het controlesysteem van het exoskelet nauwkeurig trappen, deuropeningen en andere kenmerken van de omgeving herkennen.
Het doel van het project, ExoNet genaamd, is om gerobotiseerde exoskeletten en beenprothesen te realiseren die in staat zijn om zelf te denken en beslissingen te nemen.
De volgende fase van het ExoNet-project zal werken aan het automatisch verzenden van instructies naar motoren zodat robotachtige exoskeletten trappen kunnen beklimmen, obstakels kunnen vermijden of andere geschikte acties kunnen uitvoeren op basis van analyse van de huidige beweging van de gebruiker en het nabijgelegen terrein, zonder onontkoombaar op de gebruiker te vertrouwen.
“Onze controleaanpak zou niet langer onoverkomelijk menselijk denken vereisen”, benadrukt Laschowski. “Net als zelfrijdende autonome auto’s, ontwerpen we exoskeletten en prothesen met volledige autonomie, die zelfstandig kunnen lopen.”
De onderzoekers werken ook aan het verbeteren van de energie-efficiëntie van de motoren in de exoskeletten en robotprothesen. De sleutel tot hun ontwerpbenadering is om menselijke beweging te gebruiken om de batterijen automatisch op te laden.