在上臂康复中为终端效应器机器人提供本地基于性能的控制

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
• 人与机器人的交互

背景情况:

• 物理人机交互 (pHRI) 涉及人类和机器人同时为运动做出贡献.
• 根据需要协助 (AAN) 控制策略是基于模型的或纯粹反应性的.
• 上肢康复需要有效和适应性的机器人辅助.

研究的目的:

• 介绍一项针对上肢康复的终端效应机器人的新型反应式辅助 (AAN) 控制策略.
• 根据交互期间的本地性能,动态权衡机器人和人类的命令.
• 为了评估这种反应性AAN控制在康复环境中的有效性.

主要方法:

• 为终端效应机器人开发了一种反应性AAN控制算法.
• 志愿者执行了一个带有视觉反的平面圆形轨迹任务.
• 机器人和人类指挥贡献是动态加权,基于实时性能.
• 使用统计分析来评估援助水平和绩效指标.

主要成果:

• 响应式AAN控制器在需要时成功提供了帮助,并适应了个别用户的性能.
• 性能在不同的用户和手中得到了平衡,表明了一致的协助.
• 关键的全球指标,包括完成时间,跟踪错误,力量施加和分歧,与独立控制方法相比显示出显著的改善.

结论:

• 拟议的反应性AAN控制对上肢康复机器人有效.
• 根据本地性能对命令的动态加权提高了pHRI中的康复结果.
• 这种方法为基于模型的AAN策略提供了一个有希望的替代方案,提高了效率和用户体验.