模糊自适应导纳上肢外骨骼

人机协作低耗能

针对工业和康复场景中的人机交互不确定性问题，将模糊自适应导纳模型与屏障Lyapunov函数和神经网络补偿器相结合，实现精确协调控制并降低穿戴者肌肉功耗。

吴青聪 · Zhijie, Wang · Chen, Ying · 吴洪涛

IEEE/ASME Transactions on Mechatronics 2024

技术优势

适应交互变化

模糊自适应导纳模型融合交互力与末端速度信号，实时调整协作特性，在不同柔顺级别下保持性能。

精度更高

基于障碍李雅普诺夫函数的底层控制器保证位置误差始终在预设界限内，提升控制精度。

补偿不确定性

径向基函数神经网络逼近并补偿系统不确定性，避免建模误差影响控制效果。

应用场景

• 工业上肢助力：降低重复性工业任务中的肌肉功耗，提高工人耐力与效率。
• 康复训练设备：可根据患者能力调整导纳特性，提供安全柔顺的训练辅助。
• 人机协作机器人：通过模糊导纳模型实时调整协作特性，实现自然的人机协作。
• 精密操作辅助：利用BLF约束位置误差，保障在切割、打磨等精密操作中的稳定与准确。