在辅助行走设备上学习用于防跌倒的控制策略
机器人学
2019-09-24 v1
摘要
防跌倒是老年护理中最重要的组成部分之一。我们提出了一种技术，为辅助行走设备增添防止跌倒的能力。给定已有的行走设备，我们的方法利用车载传感器与执行器开发跌倒预测器与恢复策略。我们方法的关键组件是一个鲁棒的人体行走策略，其建模了中等强度扰动下的真实人体步态。我们使用该人体行走策略为跌倒预测器提供训练数据，并教导恢复策略在即将跌倒时如何最佳地修正人的步态。我们的评估显示，人体行走策略生成的行走序列与生物力学文献中报道的相似。我们在仿真中的实验表明，增强后的辅助设备确实能帮助从多种外部扰动中恢复平衡。我们还提供了一种定量方法来评估辅助设备的设计选择。
引用
@article{arxiv.1909.10488,
title = {Learning a Control Policy for Fall Prevention on an Assistive Walking Device},
author = {Visak C V Kumar and Sehoon Ha and Gergory Sawicki and C. Karen Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.10488},
year = {2019}
}