43、超冗余机械肢与膝关节外骨骼控制算法研究

超冗余机械肢与膝关节外骨骼控制算法研究

在康复治疗和机器人技术领域，超冗余机械肢（SRLs）的控制以及膝关节外骨骼的运动控制是研究的热点。超冗余机械肢为人体提供额外的操作能力，而膝关节外骨骼则帮助患者进行康复训练。下面将分别介绍超冗余机械肢的控制和膝关节外骨骼的混合 APFPSO 算法。

超冗余机械肢控制与 HRI 模式

超冗余机械肢的控制和人机交互（HRI）模式是实现其有效应用的关键。研究提出了相应的跟踪控制方法，并通过模拟和实验验证了控制系统的可行性和有效性。用户测试的主观反馈显示，大多数参与者认为能够用更少的时间和精力实现对 SRLs 的精确控制，这表明 SRLs 的控制系统和 HRI 模式是可行的。

不过，目前的研究主要验证了手势作为 SRLs 的 HRI 方法的可行性，对于手势识别及其误差关注较少。后续工作将重点关注手势识别的准确性和基于应用的手势制定。未来，会更加关注实际的 SRLs，开展量化应力和人体工程学的实验。同时，为了减少 SRLs 的运动误差，有必要将跟踪和驱动之间的延迟控制在 462 毫秒以内。

膝关节外骨骼的混合 APFPSO 算法

膝关节外骨骼在康复治疗中具有重要作用，它可以简化传统繁琐的治疗过程，有效促进患者的神经重塑。模型无自适应控制（MFAC）算法是一种数据驱动的智能控制算法，广泛应用于康复机器人，但在参数调整和优化方面存在困难。

为了解决这个问题，研究提出了一种改进的粒子群优化算法（APFPSO）来优化控制器参数。该算法利用帐篷混沌映射初始化种群，并将质量引入重力迁移策略。用人工势场的吸引力和排斥力取代了粒子间的原始力，计算改进的扰动以更新算法的位置，从而自动优化控制参数。