Egzoszkielety z modułami nóg napędzanymi silnikiem są już dostępne od jakiegoś czasu, ale użytkownicy muszą sterować nimi ręcznie za pomocą aplikacji na smartfony lub joysticków.
Dlatego za każdym razem, gdy ktoś chce wykonać nową czynność lokomotywy, mając na sobie egzoszkielet, musi się zatrzymać, wyciągnąć smartfon i wybrać żądany tryb. Aby sprostać temu ograniczeniu, Brokosław Laschowski z University of Waterloo w Kanadzie i jego koledzy wyposażyli niektórych użytkowników egzoszkieletu w kamery do noszenia i obecnie optymalizują oprogramowanie sztucznej inteligencji do przetwarzania sygnałów wideo. Dzięki tej optymalizacji system kontroli egzoszkieletu może dokładnie rozpoznawać schody, drzwi i inne cechy otoczenia.
Celem projektu ExoNet jest uzyskanie robotycznych egzoszkieletów i protez kończyn dolnych zdolnych do samodzielnego myślenia i podejmowania decyzji.
Kolejna faza projektu ExoNet będzie polegała na automatycznym wysyłaniu instrukcji do silników, tak aby robotyczne egzoszkielety mogły wchodzić po schodach, omijać przeszkody lub wykonywać inne odpowiednie czynności w oparciu o analizę aktualnego ruchu użytkownika i pobliskiego terenu, bez konieczności polegania na użytkowniku.
„Nasze podejście do kontroli nie wymagałoby już nie do pokonania ludzkiej myśli” – podkreśla Laschowski. „Podobnie jak autonomiczne samochody, projektujemy egzoszkielety i protezy nóg z pełną autonomią, zdolne do samodzielnego chodzenia”.
Naukowcy pracują również nad poprawą efektywności energetycznej silników w egzoszkieletach i robotycznych protezach. Kluczem do ich podejścia do projektowania jest wykorzystanie ruchu człowieka do automatycznego ładowania baterii.