电子科技大学：基于优化的下肢外骨骼机器人与机器人助行器通过空间量化步态的自适应辅助
论论资讯 ｜ 2024-04-29 ｜
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IEEE Transactions on Automation Science and Engineering
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Optimization-Based Adaptive Assistance for Lower Limb Exoskeleton Robots With a Robotic Walker via Spatially Quantized Gait
Zou C.; Peng Z.; Zhang L.; Mu F.; Huang R.; Cheng H.
Published：2024-01-01
DOI：10.1109/tase.2024.3384515
研究背景
近年来，随着科技的不断发展，人们对于如何利用机器人技术来辅助人类生活和康复的兴趣逐渐增加。然而，在当前的研究领域中，如何实现人类步态的自然模拟仍然是一个重要的挑战。
研究内容
这项研究发表在IEEE Transactions on Automation Science and Engineering期刊上，主要解决了在使用下肢外骨骼机器人（LLEs）进行步态训练时的关键问题。研究采用了一种名为SQG-OPT的新型自适应辅助方法，包括空间量化步态（SQG）和优化两部分。通过SQG生成人-外骨骼系统在空间领域的参考关节角度和质心（COM）的参考轨迹。优化部分则将参考关节角度从空间领域转换到时间领域，基于人-外骨骼-步行器系统的动力学模型，并适应不同的步行速度。研究结果表明，该方法能够为不同速度（0至0.8m/s）生成类似人类的步态模式，并在追踪COM的运动方面表现出更好的性能，实验使用了机器人仿真平台CoppeliaSim。
研究意义
这项研究的创新之处在于提出了一种协助下肢外骨骼机器人与机器人步行器协调运动规划的新方法，能够适应不同的步行速度。这一方法对于人-外骨骼系统在更多步态训练应用中的协调控制策略具有启发意义。同时，该方法也具有潜力用于其他以人为中心的辅助机器人的协调运动规划，比如为老年人设计的轮式步行辅助机器人。
这篇论文为我们展示了科技在康复领域的潜力，不仅提供了新的解决方案，还为未来的研究和应用提供了启示。
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