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Science Robotics:深度域適應(yīng)大幅降低外骨骼數(shù)據(jù)標(biāo)注成本

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外骨骼機(jī)器人要真正走進(jìn)日常生活,最大的攔路虎是什么?

不是硬件成本,也不是控制算法,而是獲取高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的高昂成本

一項(xiàng)佐治亞理工學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表在國(guó)際頂級(jí)期刊《Science Robotics》的研究,試圖利用深度域適應(yīng)框架解決這個(gè)痛點(diǎn)。據(jù)悉,他們提出的方法能夠將外骨骼專(zhuān)用標(biāo)注數(shù)據(jù)的需求量減少95%,同時(shí)保持接近最優(yōu)模型的控制性能。

這項(xiàng)研究的核心創(chuàng)新在于:利用開(kāi)源生物力學(xué)數(shù)據(jù)集,通過(guò)模擬傳感器作為"跳板域",將無(wú)需外骨骼設(shè)備的人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可用于實(shí)際設(shè)備的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。



01.

數(shù)據(jù)獲取成本:外骨骼研發(fā)的最大痛點(diǎn)

要訓(xùn)練一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的外骨骼控制器,研究人員通常需要在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中收集大量數(shù)據(jù)。這個(gè)過(guò)程需要昂貴的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)、測(cè)力臺(tái)等專(zhuān)業(yè)設(shè)備,還需要受試者穿戴外骨骼執(zhí)行各種任務(wù)。

每次硬件迭代或傳感器調(diào)整,之前收集的數(shù)據(jù)容易作廢,需要重新收集。更麻煩的是,外骨骼必須在數(shù)據(jù)收集時(shí)就處于驅(qū)動(dòng)狀態(tài),因?yàn)檩o助力會(huì)顯著改變使用者的生物力學(xué)特征。

研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,傳統(tǒng)方法收集一個(gè)完整數(shù)據(jù)集需要數(shù)百小時(shí)的專(zhuān)業(yè)人力,這嚴(yán)重制約了外骨骼技術(shù)的發(fā)展速度。

為了解決這個(gè)問(wèn)題,團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)創(chuàng)新的框架:將人體生物力學(xué)建模領(lǐng)域的模擬傳感器作為通用域,用于聚合各種數(shù)據(jù)源。



這個(gè)框架的核心思路是利用三種不同成本級(jí)別的數(shù)據(jù)源:

最便宜的是開(kāi)源生物力學(xué)數(shù)據(jù)(源域),這些數(shù)據(jù)不需要外骨骼設(shè)備,但包含了地面反作用力和關(guān)節(jié)力矩等標(biāo)簽信息。通過(guò)OpenSim等生物力學(xué)建模軟件,可以模擬出虛擬的傳感器信號(hào)。

中等成本的是未標(biāo)注的外骨骼數(shù)據(jù)(目標(biāo)域),只需要讓受試者穿戴未驅(qū)動(dòng)的外骨骼執(zhí)行各種任務(wù),無(wú)需昂貴的實(shí)驗(yàn)室設(shè)備。這些數(shù)據(jù)可以在任何環(huán)境中收集。

最昂貴的是帶標(biāo)簽的外骨骼數(shù)據(jù),需要在配備動(dòng)捕系統(tǒng)和測(cè)力臺(tái)的實(shí)驗(yàn)室中收集,但在新框架中,這類(lèi)數(shù)據(jù)的需求被大幅減少。

02.

雙向域適應(yīng):讓模擬與現(xiàn)實(shí)無(wú)縫對(duì)接

研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的核心技術(shù)是一個(gè)基于CycleGAN的雙向域適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)使用U-Net作為生成器骨干,能夠在模擬傳感器域和真實(shí)傳感器域之間進(jìn)行雙向轉(zhuǎn)換。

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用了多個(gè)損失函數(shù)的組合優(yōu)化策略。除了標(biāo)準(zhǔn)的GAN損失確保生成數(shù)據(jù)的真實(shí)性,還引入了循環(huán)一致性損失,確保數(shù)據(jù)在兩個(gè)域之間轉(zhuǎn)換后能夠還原。對(duì)于半監(jiān)督情況,還加入了少量配對(duì)數(shù)據(jù)的監(jiān)督損失。



在離線(xiàn)測(cè)試中,研究團(tuán)隊(duì)在8名新受試者執(zhí)行28項(xiàng)任務(wù)的數(shù)據(jù)上進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果顯示:

半監(jiān)督方法(僅使用4名參與者的4項(xiàng)任務(wù)作為標(biāo)注數(shù)據(jù))相比最優(yōu)模型,髖關(guān)節(jié)力矩估計(jì)誤差僅增加11.3%,膝關(guān)節(jié)增加20.3%。而不使用域適應(yīng)的基線(xiàn)方法,誤差分別高達(dá)35.5%和45.3%。

完全無(wú)監(jiān)督方法(不使用任何標(biāo)注的外骨骼數(shù)據(jù))的表現(xiàn)同樣顯著,髖關(guān)節(jié)和膝關(guān)節(jié)的誤差增加控制在19.9%和44.4%,遠(yuǎn)優(yōu)于基線(xiàn)方法的49.5%和60.3%。



這些模型能夠成功部署在實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)中。研究團(tuán)隊(duì)使用了一款自主研發(fā)的髖/膝外骨骼進(jìn)行實(shí)機(jī)驗(yàn)證,該設(shè)備配備了髖膝編碼器和大腿小腿IMU傳感器。

03.

實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證:代謝成本降低超10%

理論性能固然重要,但外骨骼的最終價(jià)值在于能否真正幫助使用者。研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)代謝成本測(cè)試驗(yàn)證了新方法的實(shí)用性。



在舉重任務(wù)中,使用半監(jiān)督模型訓(xùn)練的外骨骼控制器能夠降低12.5%的代謝成本,接近使用完整數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的最優(yōu)模型(14.4%)。即使是完全無(wú)監(jiān)督的模型,也實(shí)現(xiàn)了9.5%的代謝成本降低。

在5度斜坡行走任務(wù)中,半監(jiān)督模型實(shí)現(xiàn)了14.6%的代謝成本降低,與最優(yōu)模型的13.6%相當(dāng)。無(wú)監(jiān)督模型同樣表現(xiàn)出色,降低了13.8%的代謝成本。



這些結(jié)果表明,即使大幅減少標(biāo)注數(shù)據(jù)的使用,通過(guò)域適應(yīng)技術(shù)訓(xùn)練的控制器仍能提供有效的運(yùn)動(dòng)輔助。這種程度的代謝成本降低已經(jīng)達(dá)到了當(dāng)前最先進(jìn)控制器的水平

研究團(tuán)隊(duì)還對(duì)不同類(lèi)型的任務(wù)進(jìn)行了細(xì)分分析。在周期性任務(wù)(如行走、爬樓梯)、阻抗類(lèi)任務(wù)(如舉重、深蹲)和非結(jié)構(gòu)化任務(wù)(如轉(zhuǎn)彎、躲避障礙物)中,新方法都表現(xiàn)出了穩(wěn)定的性能。





此外,該框架不僅適用于關(guān)節(jié)力矩估計(jì),研究團(tuán)隊(duì)還成功將其應(yīng)用于地面反作用力估計(jì)和活動(dòng)分類(lèi)任務(wù),都取得了顯著的性能提升。

這項(xiàng)突破性研究展示了深度域適應(yīng)技術(shù)在外骨骼控制領(lǐng)域的潛力。通過(guò)巧妙利用生物力學(xué)仿真作為"橋梁域",研究團(tuán)隊(duì)成功地將開(kāi)源生物力學(xué)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可用于特定設(shè)備的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這不僅意味著研究人員可以大幅減少昂貴的實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)采集工作,還為將外骨骼技術(shù)推向更廣泛研究人群提供了新思路。

論文鏈接:

https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.ads8652

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