An Extended Parameter Estimation Disturbance Observer for an Active Ankle Foot Orthosis
Notice bibliographique
Résumé
An active ankle foot orthosis (AAFO) is an assistive device that applies plantarflexion and dorsiflexion assistance to the ankle joint by means of a compliant actuator. The device must apply sufficient torque assistance to track the desired ankle trajectory. However, torque disturbances are prevalent throughout the gait cycle. Accurately modelling the AAFO in conjunction with the ankle joint disturbance torque is a difficult task, as the model parameters can change over time. As a result, parameters such as inertia and friction are often roughly estimated based on the user’s weight. The uncertainties due to unmodelled disturbances and errors in dynamics modelling can severely compromise the device’s ability to provide appropriate assistance.This paper presents a novel extended parameter estimation observer combined with a disturbance rejection controller to estimate the model’s inertia and friction. First, an extended state observer (ESO) is employed in which the extended state is the estimated disturbance. Knowing the nominal ankle torque trajectory and the disturbance, a novel control law is formulated to reject the effects of endogenous disturbance torque during trajectory tracking. Then, based on the observed difference between the observed disturbance and nominal ankle torque, the paper introduces a novel method to estimate the inertial and friction parameters of the AAFO.Simulation results show that state feedback with the ESO is able to reduce the root mean square tracking error by 5.2% and 71.1% for high and low feedback gains, respectively. The results also indicate that the estimated AAFO and ankle joint inertial and damping parameters converge close to the nominal plant parameters. Simulations also show the effectiveness of the estimation laws from various initial plant estimates.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».