模型不确定下动力下肢外骨骼的自适应反馈调节器
系统与控制
2021-04-27 v1 系统与控制
摘要
本文提出一种基于神经网络(NN)的自适应反馈调节器,以在模型不确定下确保下肢外骨骼的横向与纵向稳定性并调节期望行走速度。传统基于模型的下肢外骨骼控制器常无法在模型不确定或外部扰动下稳定机器人或精确跟踪期望行为。本文提出一种基于神经网络(NN)的在线自适应调节器,通过修正标称关节轨迹来补偿模型参数未知变化与外部扰动。实现了基于梯度下降的 delta 规则以更新单层神经网络的权重,其按设计可高效在线执行。我们在 ATALANTE(为截瘫患者设计的全驱动下肢外骨骼)上展示了所提调节器的性能。仿真结果表明,尽管模型参数显著变化且存在大幅对抗推力,所提方法仍明显改善了系统的稳定性与跟踪性能。
引用
@article{arxiv.2104.11775,
title = {Adaptive Feedback Regulator for Powered Lower-Limb Exoskeleton under Model Uncertainty},
author = {Kirtankumar Thakkar and Victor Paredes and Ayonga Hereid},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.11775},
year = {2021}
}
备注
8 pages, 11 figures