神经肌肉力阻抗控制器

截肢者步态实时适配

该控制器通过肌肉激活重塑步态轨迹，无需扭矩传感器即可估计人机交互力，并利用人在环优化在线调整控制权重以适应不同穿戴者。

Pi, Ming

Applied Sciences (Switzerland) 2025

参数信息

最小均方误差

4.6×10⁻⁷

平均跟踪误差

0.0006

技术优势

省掉扭矩传感器

通过扰动观测器估计残肢与接受腔之间的交互力，无需在假肢关节处安装扭矩传感器，降低了硬件成本和复杂性。

权重只调一点点

优化目标是在最小改变控制权重的情况下降低代价函数，避免大幅修改步态轨迹，从而保证穿戴者舒适性。

误差缩到10⁻⁴

在两种情形下，所有关节的平均跟踪误差不超过0.0006，MSE低至4.6×10⁻⁷，表明步态轨迹高度贴合期望。

应用场景

• 智能假肢控制：让假肢根据穿戴者肌肉信号实时重塑步态，无需扭矩传感器，减少不适。
• 下肢外骨骼：提供的人机交互力估计方法可用在外骨骼上，简化力矩传感。
• 人机交互控制：通过扰动观测器估计交互力并纳入代价函数，实现平滑共控。
• 机器人自适应控制：自适应律估计电机未知参数，人在环优化在线更新控制权重。