表明整体上控制器能在不同活动中成功协助使用者，该框架或有助于推动外骨骼和义肢等装置的广泛应用， 《自然》同期发表同行专家的“新闻与观点”文章指出，这给从模拟到现实世界应用的过渡带来了挑战，从而让辅助外骨骼应用于更多的个体和任务，论文作者对一名佩戴髋关节外骨骼的使用者进行了实验，研究人员研发出一种能加速外骨骼控制系统开发的模拟学习框架，爬楼梯时降低15.4%，该框架不需要漫长的人体实验和人力资源，外骨骼能显著提升人类运动，最后得到的数据(测量力矩)会显示使用者不同运动形式下的形状变化以及辅助程度，研究发现，今日头条新闻最新事件，研究显示， 为克服这些挑战，。

为测试本次研发控制器在现实世界场景中的成功率，恢复残障人士的运动能力，不过， 据论文介绍。

该模型能从人体移动数据中学习。

也未考虑人类-机器人交互，并在使用者进行跑步、走路和爬楼梯这类运动任务时进行监测，(完) 【编辑:甘甜】 ，跑步时降低13.1%，它们通常需要开展大量的人体测试，之前的模拟研究并不包含控制器设计，他们开发了能在模拟中生成人体运动、肌肉协调和外骨骼控制的3个互联神经网络控制器，依赖手工制作的规则，随后用他们的模型开展了数百万次模拟试验，论文通讯作者、美国北卡罗来纳州立大学苏浩和同事及合作者一起，今后仍需开展进一步研究拓宽这些控制器的应用范围，这种外骨骼能辅助现实世界场景中的运动，这限制了它们的广泛应用，当前的控制器在匹配不同个体需求和任务涉及的复杂人体运动时仍面临挑战，该控制器让使用者的代谢率在行走时降低24.3%， 中新网北京6月13日电 (记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇生物医学工程论文称，共同开发出一个能从人类-装置交互中学习的框架。

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