Adaptive Negative Damping Control for User-Dependent Multi-Terrain Walking Assistance with a Hip Exoskeleton
作者: Giulia Ramella, Auke Ijspeert, Mohamed Bouri
分类: cs.RO
发布日期: 2025-03-05
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期刊: 2025 IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR)
💡 一句话要点
提出自适应负阻尼控制，用于髋关节外骨骼在多地形步态辅助中的用户个性化调整。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 髋关节外骨骼 自适应控制 负阻尼控制 贝叶斯优化 步态辅助
📋 核心要点
- 现有髋关节外骨骼辅助策略难以兼顾个体差异和复杂地形变化，限制了其通用性和有效性。
- 设计自适应虚拟负阻尼控制器，通过向系统注入能量并允许用户自主控制，实现个性化辅助。
- 实验表明，该控制器能有效降低代谢成本（平均7.2%），保持下肢运动学特征，并实现高效功率传输。
📝 摘要（中文）
髋关节外骨骼在多种场景辅助用户方面具有通用性。然而，目前的辅助策略通常缺乏灵活性，无法适应个体步态模式和不同的运动环境。本文提出了一种新的控制策略，可以调整人-外骨骼系统的机械阻抗。我们将髋关节辅助力矩设计为自适应虚拟负阻尼，能够在向系统注入能量的同时，允许用户保持控制并自愿参与运动。对五名健康受试者的实验表明，与自由行走相比，我们的控制器降低了行走的代谢成本（平均降低7.2%），并保持了下肢运动学特征。此外，我们的方法实现了外骨骼在整个步态周期中的最小功率损耗（负机械功率小于总功率的2%），确保与用户运动同步。此外，我们使用贝叶斯优化来调整辅助强度，从而实现跨多地形环境的无缝适应和过渡。我们的策略在所有条件下都能实现高效的功率传输。我们的方法展示了一种个性化、适应性强且直接的髋关节外骨骼控制器，推动了可行、自适应和用户依赖型控制律的发展。
🔬 方法详解
问题定义：现有髋关节外骨骼控制方法难以同时满足用户个性化需求和多地形适应性。传统的控制策略通常采用固定的辅助模式，无法根据用户的步态特征和地形变化进行调整，导致辅助效果不佳甚至适得其反。因此，需要一种能够自适应调整辅助策略的控制方法，以提高髋关节外骨骼的辅助效果和用户体验。
核心思路：本文的核心思路是利用自适应虚拟负阻尼控制，模拟一种“推”的力，帮助用户完成行走动作，同时允许用户自主控制。负阻尼能够向系统注入能量，减少用户自身能量消耗。通过自适应调整负阻尼的大小，可以根据用户的步态特征和地形变化，实现个性化的辅助效果。这种方法的核心在于平衡辅助效果和用户自主控制，避免外骨骼完全接管用户的运动。
技术框架：该控制框架主要包含以下几个模块：1) 步态识别模块：用于识别用户的步态周期和步态特征。2) 负阻尼控制模块：根据步态识别结果，计算并施加自适应的负阻尼力矩。3) 贝叶斯优化模块：用于在线调整负阻尼控制器的参数，以适应用户的个性化需求和地形变化。整个控制流程是闭环的，通过不断调整负阻尼力矩，实现最佳的辅助效果。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将自适应虚拟负阻尼控制应用于髋关节外骨骼，并结合贝叶斯优化实现参数的在线调整。与传统的阻抗控制或力矩控制方法相比，该方法能够更好地平衡辅助效果和用户自主控制，并能够适应用户的个性化需求和地形变化。此外，该方法还实现了外骨骼在整个步态周期中的最小功率损耗，确保与用户运动同步。
关键设计：负阻尼力矩的大小与髋关节的角速度成正比，比例系数为负阻尼系数。负阻尼系数的调整采用贝叶斯优化算法，目标函数是最小化用户的代谢成本。贝叶斯优化算法能够有效地搜索参数空间，找到最佳的负阻尼系数。此外，为了保证系统的稳定性，需要对负阻尼系数进行限制，避免过大的负阻尼导致系统不稳定。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与自由行走相比，该控制器能够平均降低7.2%的代谢成本。此外，该方法实现了外骨骼在整个步态周期中的最小功率损耗（负机械功率小于总功率的2%），确保与用户运动同步。贝叶斯优化能够有效地调整辅助强度，实现跨多地形环境的无缝适应和过渡。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于康复机器人、老年人助力设备、以及工业辅助外骨骼等领域。通过个性化和自适应的辅助策略，能够有效降低用户的能量消耗，提高运动能力，并改善用户体验。未来，该技术有望应用于更广泛的场景，例如运动训练、军事行动等。
📄 摘要（原文）
Hip exoskeletons are known for their versatility in assisting users across varied scenarios. However, current assistive strategies often lack the flexibility to accommodate for individual walking patterns and adapt to diverse locomotion environments. In this work, we present a novel control strategy that adapts the mechanical impedance of the human-exoskeleton system. We design the hip assistive torques as an adaptive virtual negative damping, which is able to inject energy into the system while allowing the users to remain in control and contribute voluntarily to the movements. Experiments with five healthy subjects demonstrate that our controller reduces the metabolic cost of walking compared to free walking (average reduction of 7.2%), and it preserves the lower-limbs kinematics. Additionally, our method achieves minimal power losses from the exoskeleton across the entire gait cycle (less than 2% negative mechanical power out of the total power), ensuring synchronized action with the users' movements. Moreover, we use Bayesian Optimization to adapt the assistance strength and allow for seamless adaptation and transitions across multi-terrain environments. Our strategy achieves efficient power transmission under all conditions. Our approach demonstrates an individualized, adaptable, and straightforward controller for hip exoskeletons, advancing the development of viable, adaptive, and user-dependent control laws.