개인화된 exoskeleton assistance은 사용자에게 보행 속도와 에너지 측면에서 가장 큰 개선을 제공하지만 자연스러운 상황이 아닌 실험실 조건에서의 오랜 테스트가 필요합니다. 우리는 exoskeleton 최적화가 실제 조건에서 신속하게 수행될 수 있음을 보여주었습니다. 우리는 다목적 실험실 테스트베드를 사용한 테스트에서 얻은 내용을 기반으로 휴대용 발목 exoskeleton을 설계했습니다. 우리는 웨어러블 센서를 사용하여 야외에서 exoskeleton 보조를 최적화하기 위한 데이터 기반 방법을 개발했으며 실험실 방법과 동일하게 효과적이지만 최적의 매개변수를 4배 더 빠르게 식별한다는 것을 발견했습니다. 우리는 다양한 속도로 걷는 짧은 시간 동안 수집된 데이터를 사용하여 실제 최적화를 수행했습니다. 공공장소에서 자연스러운 보행 1시간 동안 최적화된 지원은 일반 신발에 비해 자기선택 속도를 9±4% 증가시키고 주어진 거리를 이동하는데 소모되는 에너지를 17±5% 감소시켰습니다. 이 지원은 참가자가 1.5m/s의 표준 속도로 런닝머신을 걸을 때 대사 에너지 소비를 23 ± 8% 줄였습니다. 인간의 움직임은 보조 장치를 개인화하고 성능을 향상시키는 데 사용할 수 있는 정보를 인코딩합니다.