在康复中应用基于后退方法的模糊自适应阻抗控制,用于PAM肘部外骨架

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:

• 机器人康复的传统阻抗控制方法在用户适应性和交互扭矩方面存在局限性.
• 用于康复的外骨遇到时间变化的不确定性和非线性干扰的挑战.

研究的目的:

• 开发一种新的模糊自适应阻抗控制方法,与肺部人工肌肉 (PAM) 肘部外骨架的后退控制集成.
• 通过提高用户适应性和减少交互扭矩来增强机器人辅助康复.
• 为了提高位置准确性和解决外骨控制中的非线性问题.

主要方法:

• 整合模糊逻辑用于适应性阻抗参数调整.
• 整合一个后退的控制策略,以提高稳定性和性能.
• 使用重复学习算法和自适应控制来提高位置准确性.

主要成果:

• 与PID对照组 (0.032rad) 相比,提出的方法显示,根平均平方追踪误差减少了21.95%.
• 与传统阻抗控制 (1.917 N·m) 相比,稳定状态交互扭矩减少了46.49%.
• 通过模拟和实验性的肘部曲和伸展康复任务来验证.

结论:

• 模糊自适应阻抗控制方法在跟踪精度和交互式扭矩减小方面显著优于现有方法.
• 开发的控制器显示了在各种软执行器和机器人康复设备中的应用潜力.
• 这种方法为更有效,更安全的机器人辅助康复提供了有希望的解决方案.