实时估计预期的下肢运动,以协助机器人

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 人与计算机的交互
• 生物力学 生物力学

背景情况:

• 运动辅助机器人帮助有运动障碍的人.
• 有效的辅助需要实时估计用户的运动意图.
• 当前的方法在动态或变化的场景中可能缺乏准确性.

研究的目的:

• 开发一种实时方法来估计人类下肢运动的意图和阶段.
• 为了提高动作辅助机器人的有效性和响应性.
• 为了使机器人能够在运动中适应辅助.

主要方法:

• 利用了整合的人类物理,生物和环境数据.
• 采用带有缓冲神经元的人工神经网络用于意图和阶段估计.
• 集成的变速分析用于早期意图检测.

主要成果:

• 在实时中成功估计下肢运动的意图和阶段.
• 即使用户放弃了预期的动作,也证明了准确的相位估计.
• 验证了拟议的综合数据和神经网络方法的有效性.

结论:

• 拟议的方法增强了运动辅助机器人的实时运动意图和相位估计.
• 精确的相位检测允许更细致和及时的机器人协助.
• 这种方法提高了辅助机器人技术的适应性和用户体验.