論文の概要: Deep-Learning Control of Lower-Limb Exoskeletons via simplified Therapist Input

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07959v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 22:52:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:01:03.083486
• Title: Deep-Learning Control of Lower-Limb Exoskeletons via simplified Therapist Input
• Title（参考訳）: 簡易療法士入力による下肢外骨格の深層学習制御
• Authors: Lorenzo Vianello, Clément Lhoste, Emek Barış Küçüktabak, Matthew Short, Levi Hargrove, Jose L. Pons,
• Abstract要約: 部分補助性外骨格は歩行回復に有意な可能性を秘めている。 外骨格における相互作用トルクの制御は階層的な制御構造に依存している。 この研究は、外骨格における階層制御の限界に対処する3段階のデータ駆動型アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Partial-assistance exoskeletons hold significant potential for gait rehabilitation by promoting active participation during (re)learning of normative walking patterns. Typically, the control of interaction torques in partial-assistance exoskeletons relies on a hierarchical control structure. These approaches require extensive calibration due to the complexity of the controller and user-specific parameter tuning, especially for activities like stair or ramp navigation. To address the limitations of hierarchical control in exoskeletons, this work proposes a three-step, data-driven approach: (1) using recent sensor data to probabilistically infer locomotion states (landing step length, landing step height, walking velocity, step clearance, gait phase), (2) allowing therapists to modify these features via a user interface, and (3) using the adjusted locomotion features to predict the desired joint posture and model stiffness in a spring-damper system based on prediction uncertainty. We evaluated the proposed approach with two healthy participants engaging in treadmill walking and stair ascent and descent at varying speeds, with and without external modification of the gait features through a user interface. Results showed a variation in kinematics according to the gait characteristics and a negative interaction power suggesting exoskeleton assistance across the different conditions.
• Abstract（参考訳）: 部分補助性外骨格は、規範的歩行パターンの(再)学習中に活発な参加を促進することにより歩行回復に有意な可能性を秘めている。 通常、部分支持エキソ骨格における相互作用トルクの制御は階層的な制御構造に依存している。 これらのアプローチは、特に階段やランプナビゲーションのようなアクティビティにおいて、コントローラの複雑さとユーザ固有のパラメータチューニングのために、広範なキャリブレーションを必要とする。 本研究は,外骨格における階層的制御の限界に対処するため,(1)最近のセンサデータを用いて移動状態を確率的に推定すること,(2)セラピストがこれらの特徴をユーザインターフェースで修正できること,(3)調整された移動特徴を用いてスプリングダムシステムの所望の関節姿勢とモデル剛性を予測すること,の3段階からなるデータ駆動型アプローチを提案する。 提案手法を,トレッドミル歩行と階段昇降と降下を異なる速度で行う2人の健常者を対象に評価した。 その結果,歩行特性による運動学の変動と,異なる条件における外骨格補助を示唆する負の相互作用力が認められた。

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