邁向鋼鐵人衣的誕生?──個人化穿戴裝置的最新發展

邁向鋼鐵人衣的誕生?──個人化穿戴裝置的最新發展

臺灣大學電機工程系 陳明佑

電影裡的高科技總讓我們讚嘆。《明日邊界》中的外骨骼戰鬥裝甲、《鋼鐵人》系列中的各代鋼鐵人衣等,這些裝甲除了火力強大之外,往往還需有一定程度的智能,扮演著協助使用者作出更敏捷、更安全行動的角色,可說是給了使用者第二副身體。不過讓人更驚奇的是,這樣的服裝已開始在市面上出現,如SuitX企業就是專門製作外骨骼服裝的公司,其產品包括了BackX、LegX,和ShoulderX等,這些裝置不僅能夠獨立穿戴,更有一套整合它們的系統稱為MAX,是不是很像電玩遊戲會有的裝甲系統呢?另外,在此刻,連3D列印外骨骼的技術也已小有成果,早在2014年,美國南加州就有3D列印公司為一位下肢癱瘓者打造了一副外骨骼服裝(註1),讓她得以在受傷多年後重新站立行走。

一般來說,這些動力服裝被用於輔助使用者行走,或減少他們在高強度勞動中消耗的身體能量。例如,我們都知道經驗老道的碼頭搬運工或搬家公司的工人,會有自己一套較為省力、輕鬆的搬運方式。這告訴了我們,身體的動作模式會影響能量的消耗,錯誤的動作不只白費力氣,要是施力不當,更可能對人的肢體造成傷害。所以,動力服裝的設計,正是要透過重新協調使用者的身體,或分散使用者身體各部分的壓力,讓人能夠更輕易地做到原先想做的動作。

個人化的動力服裝

然而,前面提過的市面服裝雖然十足令人驚艷,但有個很大的缺陷──不是只有固定規格,就是屬於客製化的產品,必須針對每個使用者重新量取身體參數。這裡有個兩難:如果是規格化的產品,就能有效率地製作,但成品往往只適合服裝生產者心目中預設的使用者和預設的用途,而如果是客製化產品,比如3D列印外骨骼,則針對測試者的身體狀況建立專屬模型,如此一來,該件服裝就只適合測試者使用了,面對其它使用者只能重新再製作一件。我們都知道客製化有其好處,能夠因時制宜,可是,每次截取一個人的身體參數來設定一副裝置,除了耗費大量時間,也讓一件製作出來的衣服只能由特定的人穿戴。

幸好,哈佛大學的團隊開發出了一套機器學習演算法,可以解決這個複雜的問題。它們只使用一套裝置,但讓裝置能夠動態調整參數,直到最適合當前的使用者。也就是說,只需同一套裝置、同一套演算法,就能抓出各式各樣不同使用者的身體參數。在研究階段,這組團隊針對人走路時候的髖部動作進行優化,他們記錄使用者的身體運動,並測量使用者的身體代謝率,即時將這些數據丟給裝置學習,讓裝置決定何時要對使用者的動作做調節,目標是減少使用者身體能量的消耗。整個過程是一種在線學習(online learning)(註2),一面持續讀取數據,也一面持續優化建立起的模型,以期能找出最適合使用者的一組參數。

有關這個演算法的實際成果,據研究團隊指出,使用者若在裝置的輔助下行走,最高可減少約20%的能量消耗。而經由這個研究更證實了一個著名的假設──局部的動作優化最終也能優化更大範圍的動作。這無疑是為機器人學領域注了一劑強心針,因為這代表複雜動作的優化可以被拆解為許多細微動作的優化,也代表過去主流的研究方法是正確的!
個人化在小型穿戴裝置的領域早已蔚為風潮,但大型穿戴裝置要做到個人化,最大的挑戰就是資料量相對有限,雜訊卻非常多。因此,這份研究最重要的貢獻在於成功將優化與機器學習演算法引入了大型穿戴式裝置和機器人學的領域,或許日後將改變整個研究領域的生態也說不定。
理所當然,團隊的下一步會將觸角延伸到更複雜的人體動作上,也就是牽涉多個關節的運動,希望建立一套更更完整的演算法,能處理更大範圍的人體運動。

對於動力服裝的未來,我們還能有什麼更好的期待呢?美國費城的一位父親曾承諾要陪女兒走向紅毯彼端(註3),但在女兒兩歲那年他已罹患多發性硬化症,行動力日漸消退,幸而,因為外骨骼輔具的技術突破,這位父親得以履行他的諾言,當他與女兒走過紅毯,婚禮上,全場的賓客都為之動容。或許在未來,有了個人化的動力服裝,可以讓更多的人得到輔具的幫助,讓每個人的身體都有平等的能力,都能發揮出一樣大的潛能。

註解

  1. 3D列印外骨骼:https://www.dezeen.com/2014/03/05/3d-printed-exoskeleton-helps-paralysed-users-walk/
  2. 在線學習(online learning),相對於一次使用一組蒐集好之數據的批次學習,在線學習是在學習過程中持續蒐集數據,也持續優化模型
  3. https://www.evolving-science.com/intelligent-machines-robotics-automation-transportation/robotic-exoskeleton-multiple-sclerosis-00238

編譯來源Personalizing Wearable Devices


參考文獻

  1. Leah Burrows,Personalizing wearable devices,Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences,2018
  2. 特色圖片來源:Hybrid Assistive Limb, CYBERDYNE by Yuichiro C. Katsumoto is licensed under CC BY 2.0
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