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Optimizing Human–Exoskeleton Physical Interaction Through Spatial Trajectory Adaptation
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AI
DOI：10.1109/TRO.2026.3663979.png)
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摘要
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本研究提出并实验验证了一种通过在线调整期望关节轨迹来实现人-外骨骼交互的自适应控制方法。利用步态相位和人体-外骨骼交互扭矩估计器，该方法能够实现无缝调整以适应变化的步态模式和速度。具体而言，一个预训练的神经网络近似外骨骼的动力学特性，仅通过运动学测量和指令电机扭矩即可实现实时交互扭矩估计。这些估计值驱动关节参考轨迹的梯度下降更新，最小化同时惩罚交互扭矩和轨迹修改的成本函数，确保无需用户特定参数调校即可实现有界收敛和稳定性。我们将自适应控制器与固定轨迹的步态相位控制器在地面行走和跑步机行走条件下进行了比较，测试速度为0.4至0.8 m/s的自选速度。在16名参与者中，自适应控制器在地面行走时显著降低了髋关节和膝关节的交互扭矩，分别减少了51.2% ±11.1和63.9% ±29.7。股二头肌（Bicep Femoris）和股直肌（Rectus Femoris）的肌肉用力显著降低了21.0% ±34.5和28.1% ±34.6，而其他肌肉无变化。步频和步速分别增加了7.6% ±5.2和10.7% ±8.3，表明由于轨迹自适应，参与者能够以更少的用力行走更快。适应后的轨迹更接近无外骨骼时的行走轨迹，外骨骼扭矩更接近人体的生物力学扭矩。我们提出仅依赖外骨骼运动学的自适应控制器，在跑步机行走的不同速度下也保持了性能，表现出与固定轨迹控制器相比的速度不变特性。
Keyword:
Human-exoskeleton physical interaction
rehabilitation
trajectory adaptation
