这是一款机器助力服装，能够让人在运动时削减代谢，节约能量。
这款特别服装更像是一套自行车运动衣，由内布拉斯加大学奥马哈分校（UNO）和哈佛大学的研讨人员协作研制。这套衣服能够让人在行走时节约 9.3% 的能量，在跑步时节约 4% 的能量，这个效果相当于佩带者减重了 7.4 公斤和 5.7 公斤。
8 月 16 日，这项研讨登上了Science封面。
（来历：Science）
机械助力衣
走路和跑步并不简略，两种步态中肌肉和关节的生物力学有着底子的差异，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动摇的绷簧运动。别的，行走时人体重心在站立状况最高，而跑步时则是站立状况重心最低。这些就让创造一起帮忙走路和跑步的助力衣服有了很大应战。
图 | “超人”运动服的外观与构成。图 C 表明配备在人体各个部位的分量散布，腰部占有分量的 90%，而该部位恰恰是运动中最为节能的。（来历：Science）
视频 | “超人”运动服在实践中的穿戴与运用。（来历：Science）
视频 | 怎么测验穿戴配备后的运动代谢。（来历：Science）
视频 | “超人”运动服的穿戴。穿衣需求 1 分 46 秒，脱衣需求 31 秒。（来历：Science）
一起通讯作者、内布拉斯加大学奥马哈分校助理教授 Philippe Malcolm 称，他们正是在运用这些生物力学原理来开发步态分类算法，经过依靠身上的传感器来盯梢人体重心的加速度，然后精确检测佩带者运动状况的改动。一旦检测到步态切换，配备会主动调整其动作程序。
走路和跑步仍是有一起点的，两者都具有髋关节的延伸，前脚在落地之后都需求发力来驱动身体前行。这也是这套配备的核心理念。
这套重达 5 公斤的配备由织物包裹，在腰背和大腿处与腰带衔接，其在大腿处的设备会发生拉伸效果，以帮忙髋部扩展。一起躯干部的传感器在检测佩带者是在走路仍是运动，大腿处的传感器检测腿部方位的改动，这时候配备后边的马达（驱动器）就会在佩带者前脚落地之前拉伸配备，这就能够帮忙臀部伸肌，节约相同运动力度所耗费的能量。
运动节能衣服并非创始，但这次的立异在于，这是首款能一起用于走路和跑步的机器助力衣服，这需求一套算法来一起习惯走路和跑步的步态。配备的功用由人工智能算法操控，后者能够检测从步行到跑步的步态无缝切换，步态不同就需求不同的动作。
而后腿在移动时，配备是松懈的，没有任何约束。研讨人员对 9 名受试者在跑步机上进行了测验，分别在 5 分钟内走路 450 米（每秒 1.5 米）和跑步 750 米（每秒 2.5 米）。他们还预备验证这套配备是否能帮忙人们跑得更快，更耐久。
100% 精确的算法
在研讨人员的跑步机实验中，6 名男性参加者进行了 0.5 米/秒到 4 米/秒的运动实验，在所有速度梯度以及两种步态下，算法对步态的区别达到了 100% 精确，算法还能对上坡、下坡有精确习惯。
8 名男性参加了野外路面实验，步态分类的精确率是 99.98%，实验中有 2 步被过错分类，研讨人员剖析以为或许是步态切换后第一步的质心能量扰动效果。
有猜想以为野外不规则的路面或许会影响佩带者步态的规则，但是野外泥雪路面的单人测验显现，步态区别精确率依然高达 100%。
此前，同样是来自这支研讨团队的效果，他们在 2017 年就开宣布一款能助力行走的配备，能够让人走路节约 23% 能量。这样的配备关于中风患者或老年人会是好消息。
之前已经有更为巨大粗笨的商业产品为残疾人和库房工人运用，那么，最新的助力衣服会大受消防员、救援人士和戎行体系喜爱。《麻省理工科技谈论》宣布文章以为，是资料学、驱动器和机器学习的发展促进完成了今日这种更轻、更强壮、更具习惯性的可穿戴体系。
这个配备是美国国防高档研讨方案局（DARPA）的赞助项目，研讨团队此前与医疗机器人公司 ReWalk 协作，推出了帮忙佩带者髋关节和踝关节来行走的产品。
与此前的产品比较，最新的助力衣服规划上更简略，也更轻，其 91% 的分量挨近人体重心，这会极大程度削减佩带者的负重担负和运动约束，也就更便于行走和跑步。
未来，研讨人员会进一步减轻配备分量，供给个性化帮忙以及进步运用的快捷性。
未来应战在于脑机接口
（来历：Science）
芝加哥恢复研讨所 Shirley Ryan AbilityLab的 José L. Pons 教授在同期Science宣布谈论《见证可穿戴设备过渡》称，这种可穿戴机器人能够增强正常人的身体机能，也能够辅佐残疾人活动。
José L. Pons 以为，新的可穿戴设备展现了一种高雅且强壮的步态区别算法，这是一种根据势能和动能过渡的算法，不过他也指出，要在实践中检测佩带者移动以及移动目的是有应战性的。当遇到多个自由度操控问题时，就需求更精密的机器人指令。
这时候需求分类算法来解码神经和生物电信号，这就需求考虑包含侵入式和非侵入式在内的神经电极信号和肌肉电极等输入信号。抱负状况下，神经接口需求与人类神经元树立简略衔接、无校准的多功用操作、高的时空分辨率、神经细胞群采样以相关相关活动机能，还需求完成神经接口的长时间安稳衔接。而现在的接口技能并不能满意这些要求。
José L. Pons 以为，由于周围神经体系比中枢神经体系的复杂性要低许多，在肌肉神经信号解码发展敏捷的布景下，人们仍是有或许在数年内开宣布解码人体运动神经信号的可穿戴机器人。
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参阅：
https:///f/614178/these-bionic-shorts-help-turn-an-epic-hike-into-a-leisurely-stroll/
https:///article/2213626-robotic-shorts-could-help-you-run-and-walk-more-efficiently/
https:///releases/2019/08/190815140828.htm
https://science.sciencemag.org/content/365/6454/668
https://science.sciencemag.org/content/365/6454/636
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