面向辅助患者的边缘计算在线学习架构及其高层控制
机器学习
2023-09-12 v1 人工智能
摘要
由于脊髓损伤、中风和退行性疾病等状况导致的行动障碍在全球范围内日益普遍。下肢外骨骼已日益被认为是增强此类障碍者行动能力与康复的可行方案。然而，现有外骨骼控制系统常受限于延迟、缺乏适应性及计算效率低下等不足。为应对这些挑战，本文引入一种集成了边缘计算的新型在线对抗学习架构，用于下肢外骨骼的高层控制。在所提架构中，来自用户的传感器数据通过边缘计算节点实时处理，随后与在线对抗学习模型交互。该模型适应用户的特定需求，并以最小延迟控制外骨骼。实验评估表明，控制在准确性与适应性方面均有显著提升，且服务质量（QoS）指标得到增强。这些发现表明，在线对抗学习与边缘计算的融合为下一代下肢外骨骼控制系统提供了一种稳健且高效的方法。
引用
@article{arxiv.2309.05130,
title = {The online learning architecture with edge computing for high-level control for assisting patients},
author = {Yue Shi and Yihui Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.05130},
year = {2023}
}
备注
10 pages