用于假肢装置人机工效控制的预测模型学习

我们提出模型预测交互基元——一种用于人机协作任务中辅助运动的机器人学习框架，其明确考虑了对人体肌肉骨骼系统的生物力学影响。首先，我们扩展交互基元以实现预测性生物力学：基于当前观测和预期的机器人控制信号，预测人类伙伴未来的生物力学状态。进而，我们在模型预测控制策略中利用该能力来识别潜在机器人动作未来的工效和生物力学后果。选择最优控制轨迹以最小化对人体肌肉骨骼系统的未来物理影响。我们通过实验证明，我们的方法通过根据生物力学代价函数生成的的控制动作，最小化了膝关节或肌肉受力。实验在涉及动力假肢装置的合成与真实世界实验中执行。