Adaptive CPG-Based Gait Planning With Learning-Based Torque Estimation and Control for Exoskeletons
Notice bibliographique
Résumé
In this letter, a new adaptable gait trajectory shaping method is proposed for lower-limb exoskeletons by defining central pattern generators (CPGs). These CPGs are synchronized across different joints and updated online in response to the human users' physical behavior to enhance their safety and comfort. In this CPG structure of a high-level control scheme, an overall locomotion frequency is defined for all joint motions that can be modulated as a function of the human-robot interaction (HRI) energy. The amplitude and equilibrium position of oscillation for each joint can be adjusted in real-time based on the HRI torque. Logarithmic barrier functions are also formulated for these connected CPGs to avoid exceeding safe bounds of the joints' motion. A supervised learning algorithm is employed to identify the exoskeleton-limb dynamics and estimate the active HRI torque on different joints based on an autoregressive network with exogenous inputs (NARX) model. In order to track the reference trajectories generated by CPGs, a proportional derivative (PD) controller with torque compensation is designed. In the experimental evaluation of this intelligent control strategy, an able-bodied person wearing the Indego exoskeleton could amend and personalize the gait features considerably over a short period of time by applying active torques on different joints. In these experiments, the user increased the motion amplitude of the hip and knee joints up to 14% and made more than 200% variation in the gait frequency, which implies a considerable level of flexibility in locomotion planning for further user studies.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».