resumen: Los investigadores han logrado un gran avance en robótica al replicar la marcha a velocidad variable similar a la humana utilizando un modelo musculoesquelético. Este modelo, guiado por un método de control de reflejos similar al sistema nervioso humano, avanza nuestra comprensión del movimiento humano y establece nuevos estándares para la tecnología robótica.
El estudio utilizó un algoritmo innovador para mejorar la eficiencia energética en diferentes velocidades de caminata. Este avance allana el camino para futuras innovaciones en robots bípedos, prótesis y exoesqueletos motorizados.
Hechos clave:
- El equipo de la Universidad de Tohoku ha replicado con éxito la mecánica de la marcha humana en un modelo robótico, que refleja la complejidad de los sistemas musculoesquelético y nervioso humanos.
- Se desarrolla un algoritmo avanzado para mejorar la eficiencia energética, que es esencial para replicar la marcha natural de los humanos a velocidad variable.
- Esta investigación tiene un enorme potencial para avances en robots bípedos, prótesis y exoesqueletos eléctricos, mejorando la movilidad cotidiana y las soluciones robóticas.
fuente: Universidad de Tohoku
Normalmente no pensamos en ello mientras lo hacemos, pero caminar es una tarea compleja. Los huesos, las articulaciones, los músculos, los tendones, los ligamentos y otros tejidos conectivos (es decir, el sistema musculoesquelético), controlados por nuestro sistema nervioso, deben moverse coordinadamente y responder a cambios o perturbaciones inesperadas a diferentes velocidades y de manera muy eficiente. Replicar esto en tecnologías robóticas no es tarea fácil.
Ahora, un grupo de investigación de la Escuela de Graduados en Ingeniería de la Universidad de Tohoku ha replicado la marcha humana a velocidad variable utilizando un modelo musculoesquelético, guiado por un método de control de reflejos que refleja el sistema nervioso humano. Este avance en biomecánica y robótica establece un nuevo estándar para comprender el movimiento humano y allana el camino para tecnologías robóticas innovadoras.
Los detalles de su estudio fueron publicados en la revista. Biología Computacional PLoS El 19 de enero de 2024.
«Nuestro estudio abordó el complejo desafío de replicar la marcha efectiva a diferentes velocidades, una piedra angular del mecanismo de marcha humana», dice el profesor asociado Dai Aoaki, coautor del estudio con Shunsuke Koseki y el profesor Mitsuhiro Hayashibe.
«Estas ideas son fundamentales para ampliar los límites de la comprensión del movimiento, la adaptación y la eficiencia humanos».
El logro fue gracias a un algoritmo innovador. El algoritmo evolucionó más allá del método tradicional de mínimos cuadrados y ayudó a diseñar un modelo de circuito neuronal mejorado para lograr eficiencia energética en diversas velocidades de caminata.
Un análisis exhaustivo de estos circuitos neuronales, especialmente los que controlan los músculos en la fase de balanceo de las piernas, ha revelado elementos importantes de las estrategias de marcha energéticamente eficientes. Estos descubrimientos avanzan en nuestra comprensión de los complejos mecanismos de las redes neuronales que respaldan la marcha humana y su eficiencia.
Awaki enfatiza que el conocimiento revelado en el estudio ayudará a sentar las bases para el futuro progreso tecnológico.
«La simulación exitosa de caminar a velocidades variables en un modelo musculoesquelético, combinada con circuitos neuronales sofisticados, representa un avance fundamental en la integración de la neurociencia, la biomecánica y la robótica. Revolucionará el diseño y desarrollo de robots bípedos de alto rendimiento, avanzados. prótesis y exoesqueletos avanzados que impulsaron.
Estos desarrollos pueden mejorar las soluciones de movilidad para personas con discapacidades y hacer avanzar las tecnologías robóticas utilizadas en la vida cotidiana.
De cara al futuro, Awaki y su equipo esperan mejorar aún más el marco de control de reflejos para recrear una gama más amplia de velocidades y movimientos al caminar humanos. También planean aplicar conocimientos y algoritmos del estudio para crear prótesis, trajes de poder y robots bípedos más adaptables y energéticamente eficientes. Se trata de integrar circuitos neuronales específicos en estas aplicaciones para mejorar su funcionalidad y naturalidad de movimiento.
Acerca de esta noticia de investigación en robótica
autor: Las relaciones generales
fuente: Universidad de Tohoku
comunicación: Relaciones Públicas – Universidad de Tohoku
imagen: Imagen acreditada a Neuroscience News.
Búsqueda original: Acceso abierto.
«Identificación de factores clave para un control de la marcha energéticamente eficiente en una amplia gama de velocidades en sistemas musculoesqueléticos basados en reflejos“Por Dai Aoaki et al. PLOS Biología Computacional
un resumen
Identificación de factores clave para un control de la marcha energéticamente eficiente en una amplia gama de velocidades en sistemas musculoesqueléticos basados en reflejos
Los humanos pueden generar y mantener una amplia gama de velocidades al caminar mientras mejoran su eficiencia energética. Comprender los complejos mecanismos que gobiernan la marcha humana contribuirá a aplicaciones de ingeniería como robots bípedos energéticamente eficientes y dispositivos de asistencia para caminar. Los mecanismos de control basados en reflejos, que generan patrones motores en respuesta a la retroalimentación sensorial, se han mostrado prometedores a la hora de generar una marcha similar a la humana en modelos musculoesqueléticos.
Sin embargo, la regulación precisa de la velocidad sigue siendo un gran desafío. Esta limitación dificulta la identificación de circuitos reflejos esenciales para caminar con eficiencia energética. Para explorar el mecanismo de control de reflejos y obtener una mejor comprensión del mecanismo de mantenimiento energéticamente eficiente, ampliamos el sistema de control basado en reflejos para permitir velocidades de marcha controladas según las velocidades objetivo.
Hemos desarrollado un novedoso método de mínimos cuadrados ponderados por rendimiento (PWLS) para diseñar un modulador de parámetros que mejore la eficiencia al caminar mientras mantiene la velocidad objetivo para un sistema bípedo basado en reflejos.
Generamos con éxito marchas para caminar de 0,7 a 1,6 m/s en un modelo musculoesquelético 2D basado en la velocidad objetivo para ingresar al entorno de simulación. Nuestro análisis detallado del modulador de parámetros en un sistema basado en inversión reveló dos circuitos de inversión principales que tienen un impacto significativo en la eficiencia energética.
Además, se confirmó que este resultado no se ve afectado por el establecimiento de los parámetros, es decir, longitud de la pierna, retraso sensorial y coeficientes de peso en la función de costo objetivo.
Estos hallazgos proporcionan una herramienta poderosa para explorar las bases neuronales del control del movimiento, al tiempo que resaltan los complejos mecanismos subyacentes a la marcha humana y tienen un gran potencial para aplicaciones prácticas de ingeniería.
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