La creación estuvo en cabeza de un equipo encabezado por Patrick Slade, del departamento de ingeniería mecánica de la Universidad de Stanford, en colaboración con el departamento de aeronáutica y astronáutica del mismo centro californiano. El trabajo se publica este miércoles en la revista Nature.
El éxito de la estructura radicó en el uso de sensores que informan al sistema de las características de la marcha de los usuarios. El ejemplo dado por Slade rescata, el grado de inclinación del tobillo o la velocidad al andar, que puede variar en función de las condiciones del terreno o de si se está paseando o se anda deprisa. Los datos recogidos por los sensores pasan al exoesqueleto, que toma la forma de lo que se puede llamar bota de tobillo o bota alta, que a la vez va conectada a una batería que cuelga de la cintura.
Así mismo, el estudio subraya que se pudo obtener aumento de la velocidad de la marcha del 9% en comparación con otros tipos de dispositivos, y un ahorro energético del 17% en comparación con la marcha natural. “El nuevo enfoque puede mejorar el rendimiento de los exoesqueletos y optimizarlos según las necesidades individuales”, comenta Slade, cosa que los haría útiles para “otras necesidades y actividades”.
“Hasta ahora, ningún exoesqueleto ha demostrado beneficios en el mundo real en cuanto a la reducción de la energía necesaria para caminar o el aumento de la velocidad de la marcha”, destaca Slade, “y esto se debe a que es increíblemente difícil ayudar a los humanos a caminar debido a nuestro diseño muscular, tendinoso y esquelético altamente evolucionado y especializado, que hace que el movimiento sea muy eficiente” indica.
El prototipo según señalan los autores ha sido probado en población joven y sana por seguridad, pero aspiran poder mejorarlo para implementarlo en edades avanzadas o en trabajos físicamente exigentes, aunque se requerirán estudios adicionales.
“Los dispositivos de asistencia como este podrían proporcionar una mayor independencia a las personas con problemas de movilidad, como los ancianos o con enfermedades musculares, y ya hemos empezado a estudiarlo” añadiendo “y también podemos usar las mismas ideas para mejorar la colaboración entre humanos y robots en una amplia gama de tareas (trabajo en fábricas, vida asistida, cirugía, etc.), utilizando modelos basados en datos que optimicen las respuestas robóticas a los movimientos humanos”.
