下肢外骨骼越障运动决策算法

感知障碍实时决策

该算法利用视觉感知的障碍物特征与距离，结合步态和运动约束，让外骨骼机器人在接近障碍时自主选择并执行安全的越障轨迹，解决了以往外骨骼对动态环境适应性不足的问题。

曹广忠 · Jun, Wu · Gao, Bo · Xia, Linzhong · Lu, Chen · 王辉

Biomimetics 2025

参数信息

验证的障碍物距离数量

3

验证的障碍物特征种类

4

技术优势

适配不同障碍

通过提取障碍物特征信息（如形状、尺寸等）结合距离量测，算法能从预先构建的轨迹库中为不同障碍物选择匹配的越障步态，不需要为每种障碍单独编程。

保障越障安全

算法结合步态约束和运动约束进行决策，避免选择可能导致碰撞或失稳的轨迹。实验中，在三种障碍物距离和四种障碍物特征条件下，机器人都能安全完成越障动作。

应用场景

• 下肢外骨骼：为下肢外骨骼增强环境感知与自主越障能力，使其能在不平地形安全行走。
• 康复机器人：帮助康复训练中的患者练习跨越障碍，提高步态适应性和独立性。
• 具身智能：赋予机器人基于视觉的物理环境理解与动作决策，实现具身智能的越障行为。
• 机器人运动控制：提供一种考虑约束的轨迹选择策略，用于机器人在动态环境下的运动控制。