在小扰动下评估多关节上肢动力学的线性,以获得可靠的机械阻抗估计
概括
人的上肢在微小的干扰下表现出线性动态. 机器人关节摩擦,而不是内在的四肢非线性,以前掩盖了这一点,影响了运动控制和神经障碍评估.
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
- 神经科学是一个神经科学.
背景情况:
- 了解上肢动态对于运动控制研究和诊断神经系统疾病至关重要.
- 之前的研究报告了关于在小扰动下上肢动态的线性性的相互矛盾的发现.
- 机器人关节摩擦被怀疑是这些估计中的混因素.
研究的目的:
- 在小扰动下研究多关节上肢动力学的线性行为.
- 为了确定非补偿的机器人关节摩擦是否会降低机械阻抗估计的可靠性.
- 为了证实多关节上肢在小扰动下表现为线性的假设.
主要方法:
- 在使用2DOF直驱机器人对10名健康个体进行多关节上肢机械阻抗的估计.
- 将阻抗估计与没有机器人关节摩擦补偿进行比较 (Cartesian PD控制与基于内部模型的阻抗控制).
- 分析多重和部分连贯性作为线性指标.
主要成果:
- 当机器人关节摩擦得到补偿时,多重和部分连贯性显著更高,接近统一.
- 这证实了上肢在微小的干扰下表现出线性行为.
- 之前检测到的非线性归因于机器人未补偿的关节摩擦.
结论:
- 人的上肢在微小的干扰下表现得线性.
- 准确的阻抗估计需要对机器人关节摩擦进行补偿.
- 确认线性方便可靠的上肢阻抗估计用于运动控制研究和神经障碍诊断.
