【20250104】TRO论文：基于人体行为迭代学习的外骨骼自适应步态模式调整策略...

【基本信息】

论文标题：Iterative Learning of Human Behavior for Adaptive Gait Pattern Adjustment of a Powered Exoskeleton

发表期刊：IEEE Transactions on Robotics (TRO)

发表时间：2022年2月7日

【访问链接】

论文：https://ieeexplore.ieee.org/document/9705479

【科学问题】

对于康复外骨骼机器人来说，步行辅助大多是通过给定的预定义步态轨迹来控制的，因为对于完全性脊髓损伤的人来说，下肢的运动功能完全丧失，既没有办法采集患者自己的步态轨迹，也无法使用肌电传感器采集肌电运动信号(EMG) 来获得运动意图。同时，由于患者的感觉功能丧失，其下肢在运动过程中无法感受温度、力和皮肤接触情况，导致无法获得运动的反馈信号。

然而，预定义的步态模式导致的一个重要问题就是运动过程相对固定，缺少对运动状态（尤其是运动姿态）的自适应过程。例如：身体前倾会导致过早地接触地面（如图(a)所示），脚在摆动时碰撞到了地面；身体向后倾斜导致延迟接触地面（如图(b)所示），摆动腿会在悬空的情况下切换为支撑状态。

解决这个问题的一种方法是对步态轨迹进行参数化，即为每个关节轨迹定义一个可参数调整的数学函数。