智能下肢助行器控制策略研究

关键词：智能助行器  导纳控制  长短期记忆网络  人机交互

摘要：

      摘要 目的：为了增强智能助行器的人机交互性，使用户更好地进行康复训练。 方法：在导纳控制的基础上，设计了自适应导纳控制模型。根据交互力输入的变化，实时调整导纳控制参数，使之与用户主动力相适应以更新期望轨迹，使用户的意图得到充分的表达。并利用长短期记忆（LSTM）网络对自适应导纳控制器进行优化。 结果：搭建实验平台，采集受试者的肌电信号、人机交互力和助行器的跟踪误差，与优化前对比发现，自适应导纳算法在一定程度上解决了导纳参数变化滞后于输入的问题，使控制系统更加稳定，最终让助行器对使用者步行姿态跟踪更加快速精准。 结论：基于LSTM网络优化的自适应导纳控制策略使助行器使用起来更加柔顺，提高了用户的舒适度，对用户康复训练有良好的辅助效果。

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