Human-in-the-Loop Control of a Wearable Lower Limb Exoskeleton for Stable Dynamic Walking
Notice bibliographique
Résumé
Exoskeletons are increasingly used to assist humans in military, industry, and healthcare applications, thereby enabling individuals to gain increased strength and endurance. This article proposes a novel human-in-the-loop control framework for a fully actuated lower limb exoskeleton with high degree-of-freedoms (DoFs), allowing users to walk without crutches or other external stabilization tools. To imitate the natural lower limb motion of users, a novel barrier energy function is utilized for the design of the control strategy, where the human-robot manipulation space is reformulated as a human-voluntary and a robot-constrained region. The variations in the barrier energy function are based on the distance between the center of mass and zero moment point of the walking exoskeleton, thereby constraining the lower limb motion of the user to a compliant region around various desired trajectories. Based on varying regional functions, the proposed strategy is designed to control the exoskeleton to follow appropriate ergonomic trajectories. For such a purpose, an adaptive controller is exploited considering the functions of the human effort and the robot's capabilities simultaneously, and a smooth motion transition can be achieved between the human and robot regions. Finally, physical experiments are conducted on a ten-DoFs walking exoskeleton to validate the stability and robustness of the proposed control framework with subjects performing flat walking, turning, and obstacle avoidance movements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».