基于人体阻抗估计的自适应柔顺整形

人体阻抗参数在助力放大外骨骼的动态特性中起着不可或缺的作用。许多方法被用于估计人体肌肉的刚度，但很少用于改善此类设备的助力放大控制器性能。我们提出了一种柔顺整形放大控制器，其结合了来自连接于人前臂与上臂的表面肌电图（sEMG）传感器和拉伸传感器的精确在线人体刚度估计。这些传感器数值连同外骨骼的位置与速度一起，用于训练一个随机森林回归模型，该模型能够在不同的运动、放松和肌肉共同收缩情况下准确预测人的刚度。我们利用实验测试数据验证了模型的准确性，并将该模型集成到柔顺整形控制器中。最终我们表明，刚度的在线估计能够在保持鲁棒稳定的同时，提高控制器的带宽与放大倍数。