Optimizing Prosthetic Wrist Movement: A Model Predictive Control Approach

📄 arXiv: 2510.19541v1 📥 PDF

作者: Francesco Schetter, Shifa Sulaiman, Shoby George, Paolino De Risi, Fanny Ficuciello

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-22

备注: International Conference on Social Robotics + AI 2025

期刊: International Conference on Social Robotics + AI 2025

💡 一句话要点

提出基于模型预测控制的义肢腕部运动优化方案，提升灵活性和用户控制。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 义肢控制 模型预测控制 软体机器人 运动学建模 动力学建模 生物医学工程 机器人

📋 核心要点

  1. 现有义肢手在适应性和性能方面存在不足，需要更先进的控制策略来提升其功能。
  2. 论文采用模型预测控制（MPC）策略，通过预测建模实现精确的运动调整，并考虑动态用户交互。
  3. 仿真和实验验证表明，MPC能有效优化腕部运动和用户控制，提高义肢手的灵巧性和自然性。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种模型预测控制（MPC）策略，用于调节肌腱驱动义肢手上的软体连续腕部的运动，并降低计算负担。MPC在增强义肢手的功能性和响应性方面起着关键作用。通过利用预测建模，该方法能够在考虑动态用户交互的情况下进行精确的运动调整。这种先进的控制策略能够基于义肢设备的当前状态和用户的意图来预测未来的运动并进行调整。分别使用欧拉-伯努利梁和拉格朗日方法进行运动学和动力学建模。通过仿真和实验验证，证明了MPC在优化腕部关节运动和用户控制方面的有效性。研究结果表明，该技术显著提高了义肢手的灵巧性，使运动更加自然和直观。这项研究通过为智能义肢系统提供一个有希望的方向，为机器人和生物医学工程领域做出了贡献。

🔬 方法详解

问题定义：现有的义肢腕部控制方法在动态环境下的适应性和精度方面存在挑战，尤其是在考虑用户意图和外部干扰时。计算复杂度也是一个问题，限制了实时控制的性能。因此，需要一种能够预测未来运动并进行优化，同时计算效率高的控制策略。

核心思路：论文的核心思路是利用模型预测控制（MPC）的预测能力，通过建立义肢腕部的运动学和动力学模型，预测其未来状态，并根据用户意图和环境反馈进行优化控制。MPC能够处理约束条件，并在一定程度上补偿模型的不确定性，从而提高控制的鲁棒性和精度。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个模块：1) 运动学建模：使用欧拉-伯努利梁理论建立软体连续腕部的运动学模型，描述腕部各关节的运动关系。2) 动力学建模：使用拉格朗日方法建立腕部的动力学模型，描述腕部运动与力之间的关系。3) 模型预测控制：基于运动学和动力学模型，设计MPC控制器，预测未来一段时间内的腕部状态，并优化控制输入，以最小化目标函数（例如，跟踪期望轨迹）并满足约束条件（例如，关节角度限制）。4) 仿真与实验验证：通过仿真和实验验证MPC控制器的性能，评估其在优化腕部运动和用户控制方面的有效性。

关键创新：该论文的关键创新在于将模型预测控制应用于软体连续腕部的义肢控制，并结合了运动学和动力学建模。与传统的PID控制等方法相比，MPC能够更好地处理动态环境和用户意图，实现更精确和自然的运动控制。此外，该研究还关注了计算效率，旨在降低MPC的计算负担，使其能够应用于实时控制系统。

关键设计：在MPC设计中，需要选择合适的目标函数和约束条件。目标函数通常包括跟踪误差和控制输入的惩罚项，用于平衡控制精度和能量消耗。约束条件包括关节角度限制、力矩限制等，以保证义肢的安全性和可靠性。此外，还需要选择合适的预测时域和控制时域，以及优化算法，以实现良好的控制性能和计算效率。具体的参数设置需要根据义肢的物理特性和控制目标进行调整。

📊 实验亮点

通过仿真和实验验证，该研究表明基于MPC的控制策略能够有效优化义肢腕部的运动，提高用户控制的精度和灵活性。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但强调了与传统控制方法相比，MPC在处理动态环境和用户意图方面的优势，以及在提高义肢手灵巧性方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能义肢的开发，提升残疾人士的生活质量。通过更自然、精确的腕部控制，义肢使用者可以更轻松地完成日常生活任务，提高工作效率。此外，该技术还可应用于康复机器人、远程操作机器人等领域，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

The integration of advanced control strategies into prosthetic hands is essential to improve their adaptability and performance. In this study, we present an implementation of a Model Predictive Control (MPC) strategy to regulate the motions of a soft continuum wrist section attached to a tendon-driven prosthetic hand with less computational effort. MPC plays a crucial role in enhancing the functionality and responsiveness of prosthetic hands. By leveraging predictive modeling, this approach enables precise movement adjustments while accounting for dynamic user interactions. This advanced control strategy allows for the anticipation of future movements and adjustments based on the current state of the prosthetic device and the intentions of the user. Kinematic and dynamic modelings are performed using Euler-Bernoulli beam and Lagrange methods respectively. Through simulation and experimental validations, we demonstrate the effectiveness of MPC in optimizing wrist articulation and user control. Our findings suggest that this technique significantly improves the prosthetic hand dexterity, making movements more natural and intuitive. This research contributes to the field of robotics and biomedical engineering by offering a promising direction for intelligent prosthetic systems.