《Science》封面发布，哈佛研发多功能便携式外衣，降低你的新陈代谢率，犹如狂减10斤肉

在懒惰的道路上，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究。

这款外衣形似骑行服，由内布拉斯加大学奥马哈分校（UNO）和哈佛大学的研究人员合作研发，能够辅助人们步行和跑步，降低步行和跑步的新陈代谢率。简直就颠覆了人们对传统意义上外骨骼的定义，将外力辅助转变为纯柔性。

据该项研究表明，这套衣服可以让人在行走时节省 9.3% 的能量，在跑步时节约 4% 的能量，这个效果相当于佩戴者减重了 7.4 Kg和 5.7 Kg。

这种感觉怎么形容呢？大概就是上图吧~

柔软舒适非骨骼 

与传统的机械骨骼大不相同，这款设备是一种完全柔软、便携而又轻便的外套，主要由纺织品构成。

该装置的纺织品部件由腰带和两个大腿包裹物组成（图A），使用时，通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，以在髋关节周围产生外部延伸力矩。

整个外衣重5.0公斤，腰部总系统质量的91％。这种设计方法可以最大限度地减少在步行和跑步时带来的代谢损失。

步态算法动态调整 

事实上，为了实现同时辅助步行和跑步，研究人员需要面对步行和跑步在生物力学上的根本不同。

在行走时，腿部像倒立摆一样移动质心，大量的运动都发生在臀部和脚踝。在跑步时时更像是弹簧一样重心上下移动，主要的运动都发生在膝关节和踝关节。

研究人员利用这些生物力学原理来开发步态分类算法，通过依附身上的传感器来跟踪人体重心的加速度，从而准确检测佩戴者运动状态的变化。一旦检测到步态切换，装备会自动调整其动作程序。

目前，在倾斜地形和不同地面状况（泥，雪）的室外路线上进行一项实验表明，这种算法对步态的识别率达100％。

根据这项研究，研究人员已经开发了用于活动记录和控制机器人腿假肢的其他步态分类算法，不过目前尚未在外骨骼或外衣上验证其准确性。

外骨骼或外衣中的步态分类涉及某些挑战，因为致动可以影响步态模式，这反过来可以影响步态分类的准确性。实验表明更好地步态分类可以使得代谢率下降得更多。

人类Plus 

这款多功能穿戴设备目前可以增强正常人的身体机能，也可以辅助残疾人的活动，通过其步态区分算法，可以对佩戴者进行简单的意图预测。

但是对于更为复杂，自由度更多的人体动作，这款设备显然还不能很好的辅助人体动作。

越来越多的辅助型机器设备的出现，表达了研究人员对增强人体机能的渴望，脑机接口、机械外骨骼，这些设备正在将人类Plus的时代带来，我们可以相信通过意识来控制机器设备增强人体机能不会只是幻想。

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