树莓派驱动的智能假肢：用眼感知，用心行走！

通过将摄像头安装在眼镜上或肢体本身，来使计算机视觉系统改善下肢假肢的运动能力。

研究团队测试了两套计算机视觉系统：一套佩戴于眼镜上，另一套则安装于腿部。

北卡罗来纳州立大学与北卡罗来纳大学教堂山分校的研究人员发布了一篇论文，阐述了如何借助计算机视觉技术——结合部分由树莓派驱动的预测机制——助力配备下肢机器人假肢的用户在不平整路面上更自然、更安全地行走。

论文作者之一、副教授Edgar Lobaton解释道：“下肢机器人假肢需根据用户所处地形执行不同动作。我们构建的框架能让假肢中的人工智能预测用户即将踏上的地形类型，量化与此预测相关的不确定性，并将这种不确定性纳入决策过程。”

为验证这一概念，研究团队打造了两套计算机视觉系统：一套集成于眼镜中，另一套则安装于下肢假肢上，围绕树莓派单板计算机、摄像头以及惯性测量单元（IMU）构建。论文摘要指出：“借助贝叶斯神经网络（BNNs），我们的框架能够量化由不同因素（如观测噪声、训练数据不足或存在偏差）引发的不确定性，并为在线决策生成经过校准的预测概率。”

“我们的框架在便携嵌入式系统上的推理时间每帧不到80毫秒。本研究成果或可推动在可靠决策、高效传感器融合以及各类应用中智能系统设计的创新上下文识别策略发展。”

论文共同作者Helen Huang补充道：“将计算机视觉技术融入可穿戴机器人控制软件是一个激动人心的新研究领域。我们发现，同时使用两个摄像头效果良好，但需要大量计算资源，成本可能也较高。不过，我们还发现仅使用安装于下肢的摄像头也能取得不错效果——特别是在短期预测方面，比如预测接下来一两步的地形情况。”

 

原文地址：
 

https://www.hackster.io/news/raspberry-pi-powered-computer-vision-system-calculates-uncertainty-to-make-robotic-prosthetics-safer-5e3dbc2a1391