缆索驱动上臂软体外服的自适应重力补偿控制
机器人学
2023-05-01 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出了一种用于缆索驱动上肢体外服的自适应重力补偿（AGC）控制策略，旨在辅助穿戴者完成举升任务。与用于此类人机交互任务的大多数基于模型的控制技术不同，所提出的控制设计不假设已知穿戴者手臂及负载的人体测量参数。相反，人体手臂参数（如质量、长度和负载）中的不确定性通过使用间接自适应控制律在线估计，该控制律补偿关于肘关节的重力矩。此外，AGC 控制器与人体手臂所遵循的期望关节轨迹无关。出于控制器设计目的，人体手臂使用一自由度（1-DOF）机械臂模型建模。进一步，提出了一种缆索驱动执行器模型，将辅助肘关节扭矩映射为执行器扭矩。所提方法的性能通过协同仿真验证，其中在 MATLAB 中实现的控输入应用于 OpenSim 中处于不同负载条件下的人体生物力学模型。采用所提控制策略观察到人体肌肉扭矩与代谢成本方面的人力显著减少。此外，仿真结果表明 AGC 控制器的性能收敛于重力补偿（GC）控制器的性能，证明了基于 AGC 的在线参数学习的有效性。
引用
@article{arxiv.2304.14823,
title = {Adaptive Gravity Compensation Control of a Cable-Driven Upper-Arm Soft Exosuit},
author = {Joyjit Mukherjee and Ankit Chatterjee and Shreeshan Jena and Nitesh Kumar and Suriya Prakash Muthukrishnan and Sitikantha Roy and Shubhendu Bhasin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.14823},
year = {2023}
}