カナダの科学者たちは、身体の不自由な人が体内にセンサーを埋め込むことなく再び歩けるようになる半自律型外骨格をテストしている。
オンタリオ州ウォータールー大学の研究者たちは、最新のディープラーニングシステムとロボット義肢を組み合わせる研究に熱心に取り組んでいます。脊髄損傷や脳卒中、あるいは多発性硬化症、脊髄麻痺、脳性麻痺、変形性関節症などの疾患を抱える障害者が、再び立ち上がって自由に動けるようになることを目指しています。
このプロジェクトは、手足や脳の神経や筋肉に埋め込まれた電極を使って機械の動きを制御しようとする、切断患者向けの他の取り組みとは異なると、ExoNet研究を率いる同大学の博士課程学生、ブロック・ラショウスキー氏は説明する。「私たちの制御アプローチは、必ずしも人間の思考を必要としません。自動運転車が自ら運転するのと同様に、私たちは自ら歩く自律型外骨格を設計しているのです。」
コンピューター駆動の外骨格装置...出典：ウォータールー大学
自動運転車と同様に、ロボットアームにはセンサーとカメラが搭載されており、周囲の環境から撮影した画像をコンピュータービジョンアルゴリズムに送ります。これらの画像は、外骨格の制御システムによって使用され、歩行、立つ、座る、階段の昇降など、特定の動作を実行します。同時に、必要に応じて環境を理解し、移動します。こうして、外骨格を装着した人は、ソフトウェアが必要な動きを処理することで、自由に動き回ることができます。
とはいえ、ExoNetはまだ初期段階にある。ラショウスキー氏と彼の同僚たちは、ソフトウェアのコンピュータービジョン部分における畳み込みニューラルネットワークの学習に必要なデータを収集することから始めた。参加者の胸、腰、ふくらはぎにカメラを装着し、モデルに学習させるための情報を収集するために歩き回るよう指示した。
ウェアラブルカメラとAIアルゴリズムを使用した環境認識システムは、今後の運動活動を推定するために使用され、ロボット外骨格がさまざまな歩行環境に応じて予測して計画を立てることを可能にします。
何時間にも及ぶ映像が録画され、約100万枚の画像に分類され、平地を歩く、階段を上り下りする、ドアや壁、座席などさまざまな物体にぶつかるなどの特定の動作を記述するラベルが付けられました。
「ウェアラブルセンサーからのデータは、例えば階段を上りたいといったユーザーの運動意図を推測することで、ロボット外骨格を制御するために使用されます」とラスコウスキー氏はThe Registerに語った。「ウェアラブルカメラとAIアルゴリズムを用いた当社の環境認識システムは、今後の運動活動を予測するために使用され、ロボット外骨格はさまざまな歩行環境に応じて予測し、計画を立てることができます。」
言い換えれば、システムは装着者が置かれている状況から何をすべきかを判断しようとします。
アルゴリズムが階段などを検知すると、コードはその情報を外骨格の制御システムに送信し、膝を上げて階段を上り下りするための一連のコマンドを開始します。広く平坦な地面を検知した場合、歩行用の別のコントローラーを起動するように機械に指示を送る可能性が高くなります。また、ドアを認識した場合、ソフトウェアはユーザーがドアを開けようとしていることを正しく推測し、外骨格を減速させて停止させます。
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ディープラーニングシステムは、義肢制御にこれまで用いられてきた他の従来のアルゴリズムに比べて優れた点があります。理論的には、ソフトウェアがデータ内の一般的なパターンから特徴を自動的に学習するため、エンジニアが手作業で構築する必要がなく、より堅牢であるはずです。しかし、その有効性は、外骨格装着者が安全にリアルタイムで移動できるように、物体を正確に認識し、計算を迅速に実行できるかどうかにかかっています。
「AI搭載の下肢外骨格の開発における最大の課題の1つは、ユーザーの意図に応じて脚を動かす制御だ」とラショウスキー氏は付け加えた。
「エラーが発生すると、例えば、ユーザーが実際には階段を上ろうとしているのに平地歩行モードを選択してしまうなど、不正確な動作が実行され、怪我をする可能性があります。」
キルスイッチを設置することで災害を未然に防ぐことができます。「安全を確保するため、当社のようなシステムには、自動制御装置を解除するための人間操作によるオーバーライドボタンが搭載されています」と、ウォータールー大学バイオメカトロニクスシステムダイナミクスのカナダ研究員であるジョン・マクフィー氏はEl Reg紙に語りました。「さらに、人間による試験を行う前に、制御装置の徹底的なシミュレーションベースの試験を実施しています。」
研究チームはまだ、運動機能に障害のある人を対象に外骨格の試験を開始する準備が整っていません。「現在、私たちは環境認識システムの開発に注力しており、特に環境分類の精度とリアルタイム性能の向上に取り組んでいます。この技術開発は、将来の自律型ロボット外骨格の臨床試験において安全な運用を確保するために不可欠です」とラチョフスキー氏は述べています。
最終的には、研究者たちは、環境認識システムを実行するロボット外骨格によって、人々が座ったり、立ったり、歩いたり、階段を上り下りしたりする自由が得られるようになることを期待しています。®
