Design of Fuzzy Logic Parameter Tuners for Upper-Limb Assistive Robots

辅助外骨骼机器人正在帮助患有潜在医疗状况的人恢复功能。这些机器人需要精确调整超参数才能让用户感觉自然。设备超参数通常需要针对不同任务重新调整，这可能很繁琐并需要专业知识。为了解决这个问题，我们开发了一组模糊逻辑控制器，可以动态调整机器人增益参数，以适应从肌肉激活确定的用户意图的灵敏度。设计的模糊控制器受益于一组专家定义的规则，不依赖于大量的训练数据。我们使用三个不同的任务评估设计的控制器，并将结果与手动调整的系统进行比较。我们的初步结果表明，我们的控制器减少了设备和人之间的对抗，使用了一组压力传感器进行测量。

设计一种模糊逻辑控制器，动态调整外骨骼机器人的增益参数，使其能够适应用户的意图，从而减少机器人与人之间的冲突。

利用模糊逻辑控制器根据用户肌肉活动确定用户意图，并动态调整外骨骼机器人的增益参数，以达到适应用户的目的。

论文设计了一组模糊逻辑控制器，不需要大量的训练数据，仅依赖于一组专家定义的规则。实验结果表明，该控制器可以显著减少机器人与人之间的冲突。

最近的相关研究包括：1. "A review of assistive exoskeleton robots in rehabilitation therapy"；2. "Design and control of a powered knee and ankle prosthesis"；3. "A fuzzy logic controller for a lower-limb exoskeleton with pneumatic artificial muscles"。