外骨骼在自然界中随处可见，比如蜗牛的壳、螃蟹的壳、昆虫的角质层等。
近些年来，科学家开始尝试将这种外骨骼的概念应用到人类的身体上，开发出各类辅助人类运动的动力外骨骼（也称“动力服”）。
动力外骨骼的应用前景十分广泛，能够协助患有移动障碍的病人进行物理治疗、甚至恢复正常生活能力，
就像《异形》（Aliens）中的瑞普利（Ripley）。并且，即使没有外部动力供给、无动力的外骨骼也能帮助我们更高效的分配自身的运动能量。
然而，每个人的身体结构都是不同的，不仅仅是身材比例上的差异，就连行走的步伐和步态也不相同。所以，怎么才能设计出适用于用户自身特点的外骨骼呢？
近日，来自卡内基梅隆大学的研究团队设计了一款新型踝关节外骨骼，结合了遗传算法与跑步机，给出了新的设计思路。
经过几轮训练优化后，这款踝关节外骨骼就能帮助大多数用户以更高效的方式走路，并且代谢消耗的降幅可达14~40%。
并且，通过改变训练条件，这款外骨骼还能帮助用户更好的上坡或者负载重物。
图丨
秘密就在脚踝处
正如上图所示，这款受测试的踝关节外骨骼只包括脚部及小腿部位。
在行走的每一步中，只需在踝关节施加一定的扭矩，就能降低行走所消耗的能量。
这款踝关节外骨骼有四个参数可供调整：
改变方向的时机，所施加的扭矩的峰值以及在何时扭矩达到该峰值。
当然，凭直观经验设定参数也是可能的，但是却不能保证这种直观经验是完全正确并且适用于所有用户的。
所以，该团队设计了一种称为“人-机共优化”的方法：
用户穿戴外骨骼在跑步机上进行运动，跟踪记录用户的行走代谢活动，从而获得其行走所消耗的代谢能量。
在一个小时的跑步机行走训练中，控制软件算法将测试多种不同的四参数组合，并跟踪所得的代谢消耗量。
经过一轮测试，遗传算法将挑选出性能最佳的参数组，并综合各方面进行新一轮的测试。
大多数情况下，一小时足够进行四轮的软件控制测试，这已经能够得出最优化的参数设置了，即便再额外增加测试次数也不能获得更高的提升空间了。
研究人员对11人进行了脚踝外骨骼的训练测试。
测试结果表明，即使穿戴单侧脚踝外骨骼，佩戴者行走所消耗的能量也能降低14%~40%。
其中，14%是在控制软件未进行优化时所获得的最佳性能，并且是在双侧均穿戴外骨骼的情况下获得的。而40%的耗能降幅，则远超过从髋关节以下整条腿部都佩戴外骨骼所获得的最佳性能。
对于控制软件优化后所获得的最终参数，有一些是对所有用户都适用的，比如，峰值扭矩总是出现在每一步的中间时刻最佳。但是，扭矩何时开始施加则是设定在每一步的前20%的范围内。
有趣的是，很多情况下，在优化的控制参数下消耗的能量总是少于未优化的版本。所以，有效的外骨骼并不总是要向用户的腿部输送更多的能量。
鉴于遗传算法能够产生这么高效的行走控制软件，研究团队也尝试进行了其他任务的控制优化。目前，研究者能够根据不同的任务应用设计特定的控制软件，比如用于快速行走、奔跑的、爬坡的以及负载重物等任务的软件控制。
所有这些任务在应用了脚踝外骨骼后都比通常仅仅穿鞋的情况下节省了能量消耗。
其中，在快速行走条件下，能量消耗能降低30%；而在负载重物的条件下，能量消耗仅能降低4%。
并且，这种遗传算法同样也适用于双侧的脚踝外骨骼优化。
研究人员发现，除了优化能量消耗以外，这种方法还能优化其他性能。在一项单独的测试中，研究者将行走期间的小腿肌肉代谢活动降低了35％以上。
这看起来似乎是一个奇怪的目标，但值得我们回顾一下做外部骨骼的初衷。
我们的目标主要是帮助因受伤或疾病而患有行动障碍的人。外骨骼则有可能积极协助患者进行物理治疗，帮助患者重获行动能力。
不难想象，降低小腿肌肉的代谢能量消耗能够极大地辅助患者的物理治疗。
此外，更常见的情况是，受伤或疾病在正常的步态变化之上进一步增加了复杂性。研究者提出的这种新优化方法不仅能帮助患者适应这种附加的复杂性，还能处理从慢走、快走到跑步等各种条件下的复杂性。
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