直立抗扰任务下的踝关节外骨骼协作控制策略研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61903286
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0309.机器人学与智能系统
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

In the field of human-exoskeleton interaction, the complexity of “human-in-the-loop” and diversities of tasks impose great challenges on exoskeleton control modeling, which consequently leads to an unpromising cooperation performance between exoskeleton and human. Starting from interaction between human and single-joint exoskeleton under simple task, the project concentrates its research interest on studying the cooperative control strategy of ankle exoskeleton under human push-recovery task. The main consideration of the project is to enhance the cooperative performance between human and ankle exoskeleton via bionic and optimization. . The following three parts will be investigated in the project:1) the impedance properties of human ankle joint; 2) the impedance-based cooperation control strategy of ankle exoskeleton; 3) the dynamical allocation discipline of impedance between human ankle joint and ankle exoskeleton. . The project commits to solving the following two key issues: 1) the fast response mechanism involved in human ankle under push-recovery task; 2) the establishment of an optimization framework for the ankle exoskeleton cooperative control strategy. . The main contributions of the project are: 1) a human-inspired reflex control loop is inserted into the impedance control strategy of the ankle exoskeleton to enhance the response speed of the exoskeleton; 2)a newly-developed method based on human compensatory function detection is proposed to establish the objective function for optimizing the cooperative control stratetegy of the ankle exoskeleton under the push-recovery task. . The expected research results of the project would not only promote the development of human-exoskeleton interaction of multiple-joint exoskeleton under some complicated tasks, but also suggest some clues of the bionic study of lower-limb robotics.
人与外骨骼交互过程的复杂性源自两个方面:人在回路中,但建模极其困难;协作任务变化多样,建模同样困难;最终导致人机协作效果不理想。本项目从简单任务下单关节外骨骼的人机协作出发,研究直立抗扰任务下踝关节外骨骼的协作控制,通过仿生和优化两个手段,获取最佳协作控制策略。主要研究:1)直立抗扰过程中人体踝关节阻抗特性;2)基于阻抗的踝关节外骨骼协作控制策略;3)直立抗扰时人与外骨骼的阻抗分配规律。重点解决:1)直立抗扰过程中人体踝关节的快速响应机制;2)直立抗扰辅助用踝关节外骨骼控制策略的优化框架。创新点在于:1)在外骨骼阻抗控制策略中加入仿人体关节的反射控制环节,以提高外骨骼快速响应能力;2)基于人体代偿行为的监测,为直立抗扰任务下外骨骼人机协作控制策略的优化建立目标函数。本项目的结果将为复杂任务下多关节外骨骼人机协作研究奠定基础,推动外骨骼相关研究进展,并为机器人下肢的仿生控制研究提供理论支撑。

结项摘要

辅助人体直立抗扰时,外骨骼与人紧密耦合,形成一个完整闭环系统,可提升人体抗扰能力。但在两者交互过程中,人体抗扰机制的关节控制机理及其复杂,往往导致交互效果不理想,增加了研究难度。本项目从人机协作出发,研究直立抗扰任务下踝关节外骨骼的协作控制,通过仿生和优化两个手段,获取最佳协作控制策略。主要研究:1)直立抗扰过程中人体踝关节阻抗特性;2)基于阻抗的踝关节外骨骼协作控制策略;3)直立抗扰时人与外骨骼的阻抗分配规律。为此,通过仿生与优化手段,首先建立基于阻抗的外骨骼控制策略,然后,建立“人在回路”优化框架对外骨骼阻抗控制策略进行控制参数寻优,为每个穿戴者找到合适的外骨骼控制参数,解决外骨骼控制参数个性化设计的难题。实验结果表明本项目提出的方法不仅解决了外骨骼控制参数个性化设计的难题,还能够有效降低人体直立抗扰的能量消耗,提高人体直立抗扰效能。因此,本项目提出的方法有望为复杂任务下多关节外骨骼人机协作研究奠定基础,推动外骨骼相关研究进展,并为机器人下肢的仿生控制研究提供理论支撑。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
Multi-robot path planning using an improved self-adaptive particle swarm optimization
使用改进的自适应粒子群优化的多机器人路径规划
  • DOI:
    10.1177/1729881420936154
  • 发表时间:
    2020-09-01
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED ROBOTIC SYSTEMS
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Tang, Biwei;Kui Xiang;Zhu Zhanxia
  • 通讯作者:
    Zhu Zhanxia
Design of Muscle Reflex Control for Upright Standing Push-Recovery Based on a Series Elastic Robot Ankle Joint
基于串联弹性机器人踝关节的直立推力恢复肌肉反射控制设计
  • DOI:
    10.3389/fnbot.2020.00020
  • 发表时间:
    2020-04-28
  • 期刊:
    FRONTIERS IN NEUROROBOTICS
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Cao, Yuyang;Xiang, Kui;Pang, Muye
  • 通讯作者:
    Pang, Muye
Effect of Muscle Fatigue on Surface Electromyography-Based Hand Grasp Force Estimation.
肌肉疲劳对基于表面肌电图的手握力估计的影响
  • DOI:
    10.1155/2021/8817480
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Applied bionics and biomechanics
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Wang J;Pang M;Yu P;Tang B;Xiang K;Ju Z
  • 通讯作者:
    Ju Z
Simulation of Human Upright Standing Push-Recovery Based on OpenSim
基于OpenSim的人体直立推力恢复仿真
  • DOI:
    10.1007/978-3-030-66645-3_26
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Lecture Notes in Artificial Intelligence
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ting Xiao;Biwei Tang;Muye Pang;Kui Xiang
  • 通讯作者:
    Kui Xiang
Improvement of Torque Estimation for Series Viscoelastic Actuator Based on Dual Extended Kalman Filter
基于双扩展卡尔曼滤波器的串联粘弹性作动器扭矩估计的改进
  • DOI:
    10.3390/act10100258
  • 发表时间:
    2021-09
  • 期刊:
    Actuators
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Hui Wei;Kui Xiang;Haibo Chen;Biwei Tang;Muye Pang
  • 通讯作者:
    Muye Pang

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其他文献

考虑摩擦补偿的SEA弹性体刚度在线估计方法
  • DOI:
    10.13245/j.hust.200115
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    华中科技大学学报(自然科学版)科技大学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    向馗;陈海波;庞牧野;唐必伟
  • 通讯作者:
    唐必伟

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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