自主运动和下肢外骨康复机器人自主运动和控制下肢外骨康复机器人

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 康复工程 康复工程 康复工程
• 控制系统 控制系统

背景情况:

• 下肢外骨架机器人需要以患者为中心的步态规划和强大的控制才能进行有效的康复.
• 当前的控制策略可能难以适应个体患者的需求和实时调整.
• 提高患者参与度对于成功的运动恢复结果至关重要.

研究的目的:

• 开发和验证用于下肢外骨架机器人的自适应控制系统.
• 改进步态规划和人机交互,以加强康复.
• 确保可靠和适应性控制,最大限度地减少相互作用力和补偿干扰.

主要方法:

• 提出了一种自适应粒子群优化入口控制算法 (APSOAC),以优化控制参数和调整步态.
• 引入了双RBF神经网络自适应滑动模式控制器 (DRNNASMC),用于精确的步态跟踪和干扰补偿.
• 利用莱普诺夫理论进行稳定性分析,并在积极和被动步行实验中与健康受试者验证了该模型.

主要成果:

• APSOAC算法通过自适应优化了权重和学习因子,防止了局部优化.
• 在人机交互过程中,DRNNASMC有效地弥补了摩擦和外部干扰.
• 实验证明了在主动和被动步行场景中提出的算法的效率.

结论:

• 开发的APSOAC和DRNNASMC算法为下肢外骨架康复提供了强大的和适应性的控制解决方案.
• 这些先进的控制策略可以显著提高患者参与率和外骨架辅助步行训练的有效性.
• 这些发现支持将智能控制系统集成到机器人康复中,以提供个性化的患者护理.