哈佛研发多功能便携式外衣降低新陈代谢率犹如狂减10斤肉

在懒散的道路上，人们越陷越深。

不久前，Science封面刊发了一款多功能便携式外衣的研讨。

这款外衣形似骑行服，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，能够辅佐人们步行和跑步，下降步行和跑步的推陈出新率。几乎就推翻了人们对传统意义上外骨骼的界说，将外力辅佐转变为纯柔性。

据该项研讨标明，这套衣服能够让人内行走时节省 9.3% 的能量，在跑步时节省 4% 的能量，这个作用相当于佩带者减重了 7.4 Kg和 5.7 Kg。

这种感觉怎样描述呢？大约便是上图吧~

柔软舒适非骨骼

与传统的机械骨骼大不相同，这款设备是一种彻底柔软、便携而又简便的外套，首要由纺织品构成。

该设备的纺织品部件由腰带和两个大腿包裹物组成（图A），使用时，经过滑轮连接到电缆的两个电动马达（图B）在腰带和大腿包裹之间施加张力，以在髋关节周围发生外部延伸力矩。

整个外衣重5.0公斤，腰部总体系质量的91％。这种规划办法能够最大极限地削减在步行和跑步时带来的代谢丢失。

步态算法动态调整

事实上，为了完成一起辅佐步行和跑步，研讨人员需求面临步行和跑步在生物力学上的底子不同。

内行走时，腿部像倒竖摆相同移动质心，很多的运动都发生在臀部和脚踝。在跑步不时更像是绷簧相同重心上下移动，首要的运动都发生在膝关节和踝关节。

研讨人员使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情况的改变。一旦检测到步态切换，配备会主动调整其动作程序。

现在，在歪斜地势和不同地上情况（泥，雪）的室外道路上进行一项试验标明，这种算法对步态的识别率达100％。

依据这项研讨，研讨人员现已开发了用于活动记载和操控机器人腿假肢的其他步态分类算法，不过现在没有在外骨骼或外衣上验证其精确性。

外骨骼或外衣中的步态分类触及某些应战，由于致动能够影响步态形式，这反过来能够影响步态分类的精确性。试验标明更好地步态分类能够使得代谢率下降得更多。

人类Plus

这款多功能穿戴设备现在能够增强正常人的身体机能，也能够辅佐残疾人的活动，经过其步态区别算法，能够对佩带者进行简略的目的猜测。

可是关于更为杂乱，自由度更多的人体动作，这款设备明显还不能很好的辅佐人体动作。

越来越多的辅佐型机器设备的呈现，表达了研讨人员对增强人体机能的巴望，脑机接口、机械外骨骼，这些设备正在将人类Plus的年代带来，咱们能够信任经过认识来操控机器设备增强人体机能不会仅仅梦想。

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