一个跟踪人类的监视机器人的规定的性能控制与不完整的观察机器人
Meiping Zhang1, Zixin Chi1, Zhaohui Yang2
1Department of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China.
Cyborg and bionic systems (Washington, D.C.)
|December 13, 2024
概括
这项研究为康复机器人引入了新的算法,以准确识别用户的意图,并保持一致的后续姿势,即使有不完整的传感器数据. 这增强了机器人对下肢肌肉软弱的人的帮助.
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
- 人与机器人的交互
背景情况:
- 有效的康复对于下肢肌肉疲软的个体来说至关重要,以恢复运动能力.
- 现有的追随人类的康复机器人面临着感官信号损失和保持相对姿势的挑战.
- 不间断的机器人协助需要强大的意图识别和稳定的后续控制.
研究的目的:
- 开发和验证用于人类意图识别和机器人跟踪控制的新算法.
- 为了应对人类跟随机器人系统中不完整的感官观测所带来的挑战.
- 为了提高康复机器人的可靠性和有效性,用于步行辅助.
主要方法:
- 提出了一个人类行走意图估计算法,利用不完整观察的集合成员过.
- 开发了一种基于规定的性能,用于稳定的机器人导航的人追随控制算法.
- 将这些算法集成到一个跟随人类的监视机器人中进行实验验证.
主要成果:
- 意图估计算法表现出连续和准确的识别,即使有不完整的运动信号.
- 控制算法成功实现了受约束的机器人跟随,保持所需的相对姿势.
- 实验结果证实了在模拟现实世界的场景中,这两种拟议的算法的有效性.
结论:
- 开发的集成会员过方法使得尽管有信号中断,但可以实现强大的意图识别.
- 规定的性能控制确保稳定和有效的机器人用于康复应用.
- 这些进步有助于更可靠和以用户为中心的机器人协助恢复流动性.
