iLeAD: An EMG-Based Adaptive Shared Control Framework for Exoskeleton Assistance via Deep Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces the Intelligent Learning Assistive Devices (iLeAD) framework, a shared control architecture for an elbow exoskeleton that adapts in real time to changing external conditions using deep reinforcement learning (RL). iLeAD employs a Latent Guidance Encoder (LGE) to encode shoulder configurations and external loads into latent variables, guiding the Exoskeleton Control Policy (ExoCoP) to provide adaptive torque assistance. An Online Latent Estimator (OLE), trained via knowledge distillation, enables the exoskeleton to continuously infer these latent factors from its own observations. To model human arm motion, a separate RL-based Musculoskeletal Control Policy (MusCoP) generates muscle activations, which we validate against static optimization (SO) and computed muscle control (CMC) in a high-fidelity musculoskeletal simulation. All experiments are performed in this simulation environment, demonstrating that iLeAD achieves precise elbow tracking and robust adaptation to dynamic loads and shoulder configurations. These results highlight a promising approach for intuitive, effective human-exoskeleton interaction and advance the potential for practical human power augmentation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».