支持腿部运动的外骨骼能显著提高行走速度并节省所需能量，其能帮助有行动障碍或是需要从事高强度体力工作的人。在此之前，这类装置的优势主要在实验室中用跑步机进行演示，而不是在行走速度和时长都会变化的真实世界中。
为克服这些挑战，美国斯坦福大学研究团队开发了一种数据驱动模型与低成本便携式传感器相结合的技术。该模型能根据传感器采集的行走信息（如踝关节角度和速度）分析外骨骼装置会如何影响行走，从而对装置进行调整，使其能完全适应使用者个人的行走特点。他们发现，这种新技术不仅在优化外骨骼方面与传统实验室使用的方法一样有效，而且速度是其4倍。
根据实验结果和现实世界的优化数据，研究团队设计了一种专门的脚踝外骨骼，包括两个脚踝各佩戴的一个外骨骼和腰部佩戴的一个电池组。该装置能让行走速度提高9%，比穿着普通鞋子的自然行走节省17%能量，相当于拿走了9.2公斤的负载。
研究结果表明，这种新技术能让外骨骼更贴合个性化需求，从而提升其性能。今后仍需开展进一步研究推动该装置的实际应用，并探索这种技术如何应用于其他装置和活动。
