An Adaptive Oscillators-Based Approach to Achieve Transparent Control of a Six DoF Lower-Limb Exoskeleton
Notice bibliographique
Résumé
Lower-limb exoskeletons have been effectively used in rehabilitation to reduce gait impairments. However, making the exoskeleton transparent to provide suitable net interaction torques and assist patient’s movements is yet an open challenge. In this study, we designed a torque control method based on adaptive oscillators (AOs) to reduce interaction forces with a six degree-of-freedom exoskeleton, named the ExoRoboWalker. A synchronization layer was designed with a pool of AOs to estimate user’s gait phase, and a baseline torque controller was introduced to generate a torque profile based on user-robot interaction during the previous gait cycles. A zero-torque controller was used in parallel to the main torque controller with the objective of improving users’ control of the system and their balance. The proposed controller was experimentally evaluated in six healthy subjects who walked with the exoskeleton for 200 gait strides at different walking speeds. A transparent controller we previously implemented based on a zero-impedance model was also evaluated and results were compared with the new controller. The controller based on AOs was able to reduce the average interaction torques by 40% at the highest gait speed of 0.8 m/s relative to the zero-impedance controller we previously implemented.
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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 ».