实时步行阶段和任务估计,用于控制在极不平坦的地形上使用电动脚外骨架
Roberto Leo Medrano1, Gray Cortright Thomas2, Connor G Keais2
1Department of Mechanical Engineering.
IEEE transactions on robotics : a publication of the IEEE Robotics and Automation Society
|June 12, 2023
概括
这项研究引入了一种脚外骨架控制器,该控制器可以在现实环境中适应人类步行辅助. 数据驱动的模型准确地估计了运动状态,改善了实时扭矩匹配,以提高移动性.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 下肢外骨架在实验室环境中表现有前途,但在现实世界步行适应方面却存在困难.
- 现有的控制器缺乏与动态的人类运动和变化环境条件的实时同步.
研究的目的:
- 开发和验证一款用于脚外骨架的新型控制器,能够实时估计步行阶段和任务变量.
- 为了使适应扭矩辅助能够与人类的步态同步,跨越各种活动和地形.
主要方法:
- 使用数据驱动的动力学模型,持续估计步态阶段,阶段速率,步幅长度和地面倾斜度.
- 扭矩辅助是在基于人类运动数据的多活动数据库的实时调整的.
- 实体实验是对在跑步机上和不平坦的地形上与有能力的参与者进行的.
主要成果:
- 控制器实现了与最先进的方法相似的阶段估计.
- 任务变量估计的准确性与最近的机器学习方法相似.
- 在受控和现实世界机动任务中,通过低相根平均平方误差 (RMSE) 证明了辅助的成功适应.
结论:
- 开发的控制器有效地使脚外骨架能够实时调整协助以适应人类步行的动态.
- 这一进步有助于在复杂的现实环境中更自然,更有效地使用外骨.
- 控制器显示出改善移动辅助设备的巨大潜力.
