Adaptive impedance control for upper limb assist exoskeleton
Notice bibliographique
Résumé
Need to develop human body's posture supervised robots, gave the push to researchers to think over dexterous design of exoskeleton robots. It requires to develop quantitative techniques to assess motor function and generate the command for the robots to act accordingly with complex human structure. In this paper, we present a new technique for the upper limb power exoskeleton robot in which load is gripped by the human subject and not by the robot while the robot assists. Main challenge is to find non-biological signal based human desired motion intention to assist as needed. For this purpose, we used newly developed Muscle Circumference Sensor (MCS) instead of electromyogram (EMG) sensors. MCS together with the force sensors is used to estimate the human interactive force from which desired human motion is extracted using adaptive Radial Basis Function Neural Network (RBFNN). Developed Upper limb power exoskeleton has seven degrees of freedom (DOF) in which five DOF are passive while two are active. Active joints include shoulder and elbow in Sagittal plane while abduction and adduction motion in shoulder joint is provided by the passive joints. To ensure high quality performance model reference based adaptive impedance controller is employed. Exoskeleton performance is evaluated experimentally by a neurologically intact subject which validates the effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».