从治疗师知情输入中学习形状自适应的按需辅助康复策略
系统与控制
2026-02-24 v3 机器人学
系统与控制
摘要
人在回路机器人康复通过整合治疗师和机器人系统的优势，在增强康复效果方面展现出巨大潜力。然而，由于安全交互不足和适应能力有限，其更广泛的应用仍然受限。本文提出了一种新型遥操作机器人介导的框架，该框架基于两个主要贡献，使治疗师能够直观且安全地提供按需辅助 (AAN) 治疗。首先，我们的框架将治疗师知情的矫正力编码为潜在空间中的经由点，允许治疗师仅提供最小的辅助，同时鼓励患者保持自身的运动偏好。其次，学习了一种形状自适应的 ANN 康复策略，以基于编码的患者运动偏好和治疗师知情的经由点，部分且渐进地变形运动治疗的参考轨迹。所提出的形状自适应 AAN 策略的有效性在使用两个代表性任务的遥操作康复系统上得到了验证。结果表明了其在远程 AAN 治疗中的实用性，以及在减少矫正力和改善运动平滑度方面优于两种 state-of-the-art 方法的优越性。
引用
@article{arxiv.2510.04666,
title = {Learning a Shape-adaptive Assist-as-needed Rehabilitation Policy from Therapist-informed Input},
author = {Zhimin Hou and Jiacheng Hou and Xiao Chen and Hamid Sadeghian and Tianyu Ren and Sami Haddadin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.04666},
year = {2026}
}