动力下肢矫形器坐站起运动的鲁棒控制

坐站起运动是完全性截瘫患者广泛采用动力下肢矫形器的关键特性。本文研究髋部最小驱动动力下肢矫形器坐站起运动上升阶段的控制。首先，我们生成一组有限时域线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator）反馈增益，其设计假设我们不仅能控制髋部力矩，还能控制现实中由用户施加的肩部载荷。接下来我们进行可达性分析以定义度量各控制器对参数不确定性鲁棒性的性能指标，并依据该指标从池中选取最优控制器。然后，我们用迭代学习控制（Iterative Learning Control）算法替代假设的肩部控制，作为人体实验的替代。该算法确实获得了肩部的力矩与力，从而在忽略参数不确定性与人为引入阻碍学习因素的情况下成功仿真坐站起运动。因此有理由预期，真实用户优越的认知技能将使其能够通过训练与髋部力矩控制器协作。