研究透视：外骨骼控制-人体关节力矩 | Nature

文章预览

下肢外骨骼有望改变人类的运动方式，但目前最先进的控制器，无法适应从周期性和可预测到暂时性和非结构化的丰富人类行为。 近日，美国佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology） Dean D. Molinaro, Keaton L. Scherpereel等，在Nature上发文，报道了一种任务不可知模型的控制器，主要是基于深度神经网络，瞬时估计下肢生物关节矩，以帮助用户自主活动。 在人机回圈环in-the-loop中，通过估计髋部和膝部力矩，这种方法可实现自主、可穿戴集成的外骨骼，以提供了多关节、协调的辅助功能。 在28个活动期间部署时，跨越周期性运动到非结构化任务（例如，被动蜿蜒和高速横向运动），这种神经网络准确地估计了髋力矩和膝力矩，相对于地面实况的平均R2为0.83。 这种方法，显著优于样条和阻抗参数构建的基于最佳情况任务分类器方法。当对10项活动（包括 ………………………………