科研

连续运动转换的相位变量控制

一种面向可穿戴机器人的相位变量控制器,在无离散模式切换的情况下生成平滑的步行–楼梯过渡,并在主动式膝踝假肢的八种跨腿场景中验证。

奖项 IROS 2023 最佳学生论文奖
IEEE TNSRE 2024 相位变量控制 步行–楼梯过渡 主动式膝踝假肢
循环演示离散切换与连续可变过渡控制在楼梯过渡中的对比。
OST 与 CVT 对比 上楼 下楼 实时运动学
问题与贡献

如果控制器依赖一次完美的模式切换,步行–楼梯转换会非常脆弱;这项工作让转换过程连续、平滑,并降低对时序误差的敏感性。

我的角色

我开发并验证了相位变量转换控制器,包括 CVT 控制方法、OST 对照方法、延迟鲁棒性分析和人体实验。

挑战

主动式假肢控制器在活动过渡时常在稳态模式之间突兀切换。

贡献

面向可穿戴机器人的平滑步行–楼梯转换控制,并在主动式膝踝假肢上验证。

本研究于密歇根大学 LocoLab 开展,导师为 Robert D. Gregg 教授。

控制器对比
CVT — 连续变量转换(本文方法)
  • 通过相位变量连续融合步行与楼梯行为
  • 对切换时机误差和感知延迟具有鲁棒性
  • 在所有跨腿转换场景中保持平滑
OST — 一次性切换(对照方法)
  • 在单一检测时刻切换模式
  • 对切换触发时机高度敏感
  • 在转换处出现行为突变
佐证
连续过渡控制获得 2023 IROS 最佳学生论文奖
连续过渡控制工作在 IROS 2023 获奖的背景图。
全部 8 种跨腿转换场景
覆盖
更平滑的转换
对比切换
IROS 2023 最佳学生论文
获奖
连续跨腿过渡实验评估(TNSRE 2024)
实验概览展示楼梯转换照片、平行杠中的受试者设置,以及包含楼梯、坡道和平台路径的俯视足迹图。 Adapted from Cheng et al., IEEE TNSRE 2024. © 2024 IEEE.

技术栈

相位变量控制 轨迹生成 人体实验 生物力学建模 鲁棒性分析 对比基线
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