Adaptive Control for End-Effector Exoskeleton Robots With Unknown Dynamics and Actuator Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Exoskeleton robots hold immense promise in rehabilitation, serving as crucial aids for patient mobility and exercise. However, harnessing their capabilities requires overcoming significant control challenges arising from complex nonlinear dynamics and uncertainties in both models and actuators. This article introduces a novel adaptive backstepping controller designed specifically for exoskeleton robots navigating uncertain dynamics and actuator parameters. Unlike conventional approaches that rely on basis functions, the proposed controller (PL) integrates a modified function approximation technique (MFAT) to approximate dynamic parameters without the need for such functions. The MFAT effectively manages mismatched perturbations, while the backstepping control compensates for uncertainties associated with state variables, enhancing resilience to disturbances, especially in scenarios where the exoskeleton’s dynamics model is unknown. The Lyapunov stability analysis ensures uniformly ultimately bounded (UUB) signals within the closed-loop system. A comparative study conducted on the industrial robot IRB 120 validates the effectiveness of the PL and highlights its superior performance. Real-time implementation on a seven degrees of freedom (DOFs) wearable robot named ETS-MARSE confirms the efficiency of the control algorithm. The results from simulations and experiments underscore the efficacy of the proposed approach. The insights gained from this article pave the way to unlocking the full potential of exoskeleton robots in rehabilitation settings, promising improved patient outcomes and advancing human-technology interaction to new heights.
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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) | 0,001 | 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 ».