针对人工智能(AI)中的不确定性进行编程以及结合“计算机视觉”，可以为用户提高机器人修复的安全性。
对于使用假肢的人来说，在不同类型的地形上行走可能是一个问题。现在，北卡罗莱纳州立大学的工程师已经开发了一种新软件，该软件可以帮助使用机器人外骨骼或机器人假肢的人们更加安全地行走，并允许更自然的行走。
由于将计算机视觉合并到假肢腿部控制中，并且AI解决了地形的不确定性，因此这是可能的。
机器人假肢的安全性
根据用户所走的地形，下肢机器人假体的动作会有所不同，但引入不确定性时可能会遇到问题-有时会导致机器人肢体默认进入“安全模式”。
考虑到六个不同的地形，关于工作的论文的合著者，北卡罗莱纳州立大学电气与计算机工程副教授埃德加·洛巴顿说：“我们创建的框架使机器人假体中的AI能够预测用户将要涉足的地形类型，量化与该预测相关的不确定性，然后将该不确定性纳入其决策。”
这将使机器人肢体使用者的行走更加安全。
人工智能的重大进步
合并不确定性是AI的重大进步。
研究人员通过将相机安装到在不同地形上行走的身体健全的人上来训练AI。随后对下肢截肢者在相同环境中行走时戴着摄像机的情况进行了评估。
Lobaton评论说：“我们想出了一种更好的方法来教深度学习系统如何评估和量化不确定性，从而使系统将不确定性纳入决策。
“这当然与机器人修复术有关，但是我们在这里的工作可以应用于任何类型的深度学习系统。我们发现模型可以适当地转移，因此系统可以处理来自不同人群的对象。
“这意味着即使AI由一组人训练并且由其他人使用，该AI也能很好地发挥作用。”
在四肢上使用相机
将摄像头安装到肢体和一组眼镜上，AI可以利用两个摄像头的“计算机视觉”数据。
该论文的合著者，北卡罗来纳州立大学和北卡罗来纳大学教堂山分校杰克逊家族生物医学工程系著名生物医学工程学教授黄海伦说：“将计算机视觉整合到可穿戴机器人的控制软件中是非常重要的。一个令人兴奋的新研究领域。
“我们发现同时使用两个摄像头效果很好，但需要大量的计算能力，并且可能会抑制成本。但是，我们还发现仅使用安装在下肢上的摄像头效果很好-特别是对于近期预测，例如下一两步的地形情况。”