简介:摘要:灵敏度放大控制( Sensitivity Amplification Control, SAC)方法不需要在人机之间安置任何传感器,同时又能控制外骨骼机器人跟随患者运动。该方法是将患者作用到外骨骼上的力与外骨骼的输出的传递函数定义为灵敏度函数,传统的系统是将灵敏函数最小化,以增加系统对外界干扰等的鲁棒性,然而此处的控制目标却是设计合理的控制器使该灵敏度函数最大化,则就能够实现患者用很小的力带动外骨骼机器人的运动。患者主动机器随动模式下患者与外骨骼之间维持一定的小范围内的相互作用力,此时外骨骼与患者的运动数据相同,通过外骨骼上安装的角度传感器及力传感器等检查装置,可用于对患者进行康复评价。本论文从不同方面阐述下肢外骨骼康复机器人的灵敏度放大控制研究,希望为研究下肢外骨骼康复机器人的专家和学者提供理论参考依据。
简介:摘要 柔性外骨骼的驱动系统为外骨骼提供动力源,实现对人体助力。对驱动系统进行精准建模对于保证外骨骼系统良好的控制性能有着重要作用。针对传统递推最小二乘法存在的对复杂非线性过程拟合效果不佳的缺点,提出基于RBF神经网络的柔性外骨骼驱动系统建模及参数辨识方法,实现对该非线性过程的建模及参数的无偏估计。