摘要 - 共享自主权是一种机器人控制方法,可帮助人类用户实现其预期目标,同时利用机器人自主权的精确和效率。在共享的自主权中,用户输入和自主帮助合并以有效控制机器人,而无需用户提供直接和精确的控制输入。共享自主权中的一个持续问题是如何确定用户输入和自主算法之间的仲裁。由于用户所需的帮助量的可变性,必须通过考虑用户的偏好,物理能力和专业知识来开发以用户为中心的算法来提供定制和自适应帮助。在本文中,我们提出了一种共享的自主方法,该方法在用户的任务绩效和专业水平中都可以自适应地调整运行时的帮助量。我们在辅助控制问题中验证了我们的方法,在该问题中,人用户在模拟的环境中对机器人臂进行了操作,以执行对象到达和掌握任务。结果表明,与直接近距离和仅考虑与任务相关的指标的两种基线仲裁方法相比,我们的方法协助用户实现更高的效率来完成对象到达和掌握任务。
摘要。背景:随着中国进入一个衰老的社会,2050年60岁以上的人数将达到34.9%,导致中风患者的显着增加。目的:本文提出了康复机器人步行者在日常生活中的步行帮助,并提出了在步态训练期间重新学习电动机的控制方法。步行者由一个全向移动平台(OMP)组成,该平台可确保步行者可以在地面上移动,体重支撑系统(BWS),该系统能够提供所需的卸载力以及骨盆辅助机制(PAM),以为用户提供四个自由度并避免刚性影响。研究目标是更好地了解步态训练期间的辅助控制策略。方法:对于人机互动控制,采用了辅助控制策略来指导用户的动议并改善交互体验。为了在三维空间中构建力场,系统的动力学得出以提高力控制的准确性。结果:仿真结果表明,运动轨迹周围的力场是在三维空间中产生的。为了理解力场,我们在矢状平面上设计了模拟,并且控制器可以生成适当的力场。初步实验结果与模拟结果一致。结论:基于数学模拟和初步测试,结果表明,所提出的系统可以在目标轨迹周围提供指导力,力量控制的准确性仍有待提高。