在性条件下通过强化学习对外骨的自适应扭矩控制.
概括
这项研究引入了一种新的自适应扭矩控制器,使用深度强化学习来对膝关节外骨进行深度强化学习,以控制性. 这种新型控制器有效地减少了关节扭矩,并改善了不同度的个体的性能.
科学领域:
- 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.
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 是神经系统疾病的残疾症状,如脑,脊髓损伤和中风.
- 目前可穿戴机器人用于性是有限的,特别是对于更高的性水平 (在修改的阿什沃思尺度上高于1+).
- 反射的速度依赖性复杂化了安全,个性化的机器人控制器的发展.
研究的目的:
- 开发和评估一种用于膝关节外骨架的新型自适应扭矩控制器.
- 为解决关节的个体控制外骨的挑战.
- 为了提高任务性能和减少外骨使用期间的相互作用力.
主要方法:
- 利用深度强化学习 (RL) 来创建一个自适应扭矩控制器.
- 开发了一个数字双胞胎模拟,包括肌肉骨外骨模型与关节错位.
- 纳入了可差异化的肌反射模型,用于控制器训练.
- 模拟膝盖延伸运动来训练和测试RL剂.
主要成果:
- RL剂成功地学会了控制膝关节外骨,跨越不同的性水平.
- 与传统合规控制器相比,拟议的控制器将平均最大联合扭矩降低了10.6%.
- 在结算时间之前的根平均平方值下降了8.9%.
结论:
- 新型自适应扭矩控制器在外骨使用期间控制性时表现出有效性.
- 深度强化学习为神经康复中个性化机器人辅助提供了一个有希望的方法.
- 这个控制器有可能扩大可穿戴机器人的应用范围,用于中度至重度性患者.
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