Искусственный интеллект (ИИ) — это направление науки, которое занимается созданием компьютерных систем, способных выполнять задачи, характерные для человеческого интеллекта. Современные тренды в развитии экзоскелетов с ИИ проявляются в таких сферах, как медицина, промышленность, спорт и оборона. Эти тенденции связаны с интеграцией ИИ в экзоскелеты для расширения их функциональных возможностей, адаптации под разные задачи и под разных пользователей [1–5]. Основная роль ИИ в замене или усилении традиционных систем управления. Например, ПИД-регуляторов, минимизирующих отклонения параметров при воздействии возмущений, на более гибкие, адаптивные и самообучающиеся алгоритмы. В то время как классические системы хорошо работают в известных условиях, они не способны адаптироваться к изменениям модели, износу компонентов или непредвиденным воздействиям. ИИ заполняет этот пробел.
Внедрение ИИ в силовой модуль экзоскелета позволяет обеспечить реальное время адаптации системы к движениям пользователя: подстройку параметров и поведения под изменения состояния, задачи и окружающую среду. В отличие от программного управления, где действия делегированы, адаптивные системы учатся и оптимизируют работу, учитывая индивидуальные особенности носителя. Это обеспечивает комфорт (устраняет сопротивление и ощущение «роботизированности» движений), эффективность помощи (точное соотношение усилий), безопасность (предотвращение падений и нежелательных движений) и энергоэффективность (оптимизацию расхода батареи).
Перед разработкой новых решений важно проанализировать существующие силовые модули с ИИ на рынке. Такой анализ выявит достижения, такие как интуитивное управление и автономные системы, а также технологические ограничения: быстродействие, надежность, стоимость, что поможет определить направления будущих разработок.
Современные интеллектуальные силовые модули классифицируются по областям применения (медицина, промышленность, военное, потребительское), типам управления (биосигналами, голосом, гибридные системы), архитектуре ИИ (от классических контроллеров до систем машинного обучения). Основной принцип — замкнутый адаптивный контур управления с использованием обратной связи для регулировки состояния системы, что обеспечивает динамическое и точное управление.