A Semantic-Aware Framework for Safe and Intent-Integrative Assistance in Upper-Limb Exoskeletons
作者: Yu Chen, Shu Miao, Chunyu Wu, Jingsong Mu, Bo OuYang, Xiang Li
分类: cs.RO
发布日期: 2025-08-14
💡 一句话要点
提出一种语义感知框架，用于上肢外骨骼的安全和意图集成辅助
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 上肢外骨骼 语义感知 人机交互 大型语言模型 异常检测 任务规划 康复辅助
📋 核心要点
- 现有上肢外骨骼缺乏对任务语义的理解和与用户的协同规划能力，限制了其通用性。
- 该论文提出一种语义感知框架，利用大型语言模型进行任务规划，实现安全和意图集成的辅助。
- 实验结果表明，该方法能够有效对齐穿戴者认知，适应语义变化的任务，并可靠响应异常。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种语义感知的框架，旨在为上肢外骨骼提供安全且意图集成的辅助。该框架将大型语言模型集成到任务规划中，从而实现对外骨骼辅助参数的自动配置。系统首先以外骨骼的透明模式捕获穿戴者在抓取物体时的意图。然后，从任务描述中提取语义信息，并据此自动配置适当的辅助参数。此外，基于扩散的异常检测器持续监控人机交互状态，并在检测到异常时触发实时重新规划。在任务执行期间，在线轨迹优化和阻抗控制用于确保安全并调节人机交互。实验结果表明，该方法能够有效地与穿戴者的认知对齐，适应语义变化的任务，并可靠地响应异常情况。
🔬 方法详解
问题定义：现有上肢外骨骼在家庭护理等场景中，无法根据任务的语义信息调整辅助配置，缺乏对任务语义的理解，也难以与用户进行协同规划，导致通用性不足。因此，需要一种能够理解任务语义并提供安全辅助的框架。
核心思路：该论文的核心思路是将大型语言模型（LLM）集成到外骨骼的任务规划框架中，利用LLM的语义理解能力，使外骨骼能够根据任务描述自动配置辅助参数，并结合异常检测和在线轨迹优化，确保人机交互的安全性和可靠性。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 意图捕获：外骨骼在透明模式下运行，捕获穿戴者抓取物体的意图。2) 语义提取：从任务描述中提取语义信息，例如操作对象的属性和操作目标。3) 参数配置：根据提取的语义信息，自动配置外骨骼的辅助参数。4) 异常检测：使用基于扩散的异常检测器持续监控人机交互状态。5) 实时重规划：在检测到异常时，触发实时重规划。6) 任务执行：通过在线轨迹优化和阻抗控制，确保安全并调节人机交互。
关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型引入到上肢外骨骼的控制系统中，实现了对外骨骼辅助策略的语义感知和自适应调整。与传统的基于规则或预定义参数的控制方法相比，该方法能够更好地理解用户的意图，并根据任务的语义信息提供更智能、更安全的辅助。
关键设计：该论文的关键设计包括：1) 使用大型语言模型进行语义理解和任务规划。2) 设计基于扩散模型的异常检测器，用于实时监控人机交互状态。3) 采用在线轨迹优化和阻抗控制，确保任务执行过程中的安全性和稳定性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够有效地与穿戴者的认知对齐，适应语义变化的任务，并可靠地响应异常情况。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但整体而言，实验验证了所提出框架的有效性和可靠性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于家庭护理、康复训练、工业辅助等领域。通过语义感知的辅助，外骨骼能够更好地理解用户的意图，提供更安全、更高效的辅助，提高用户的生活质量和工作效率。未来，该技术有望进一步发展，实现更智能、更个性化的外骨骼辅助。
📄 摘要（原文）
Upper-limb exoskeletons are primarily designed to provide assistive support by accurately interpreting and responding to human intentions. In home-care scenarios, exoskeletons are expected to adapt their assistive configurations based on the semantic information of the task, adjusting appropriately in accordance with the nature of the object being manipulated. However, existing solutions often lack the ability to understand task semantics or collaboratively plan actions with the user, limiting their generalizability. To address this challenge, this paper introduces a semantic-aware framework that integrates large language models into the task planning framework, enabling the delivery of safe and intent-integrative assistance. The proposed approach begins with the exoskeleton operating in transparent mode to capture the wearer's intent during object grasping. Once semantic information is extracted from the task description, the system automatically configures appropriate assistive parameters. In addition, a diffusion-based anomaly detector is used to continuously monitor the state of human-robot interaction and trigger real-time replanning in response to detected anomalies. During task execution, online trajectory refinement and impedance control are used to ensure safety and regulate human-robot interaction. Experimental results demonstrate that the proposed method effectively aligns with the wearer's cognition, adapts to semantically varying tasks, and responds reliably to anomalies.