論文の概要: Myoelectric Control for Upper-Limb Exoskeletons: A Decoder-Shaper-Controller Framework, Design Guidelines, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.03418v2
• Date: Wed, 04 Nov 2026 12:12:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-06 03:25:57.716566
• Title: Myoelectric Control for Upper-Limb Exoskeletons: A Decoder-Shaper-Controller Framework, Design Guidelines, and Future Directions
• Title（参考訳）: 上肢外骨格の筋電制御:デコーダシェーパコントローラフレームワーク、設計ガイドライン、今後の方向性
• Abstract要約: 本稿では,上肢外骨格の連続筋電制御のための機能的デコーダ・シェーパ・コントローラフレームワークについて紹介する。 デコーダは、表面筋電図(sEMG)から意図関連変数を推定し、整形器は補助ポリシーに従って制御基準にマッピングし、コントローラはアクチュエータ制御によりその基準を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Myoelectric Control Systems (MCSs) enable voluntary control of wearable robots through muscle activity. However, intention decoding, assistance shaping, and low-level actuator control are often not explicitly distinguished, making their contributions difficult to evaluate and compare. This review introduces a functional decoder-shaper-controller framework for continuous myoelectric control of upper-limb exoskeletons. The decoder estimates an intention-related variable from surface electromyography (sEMG), the shaper maps it to a control reference according to an assistance policy, and the controller realizes that reference through actuator control. This decomposition separates intention estimation from assistance-policy design and enables comparison of heterogeneous architectures. Representative approaches are critically examined in terms of module design, calibration, and evaluation. The analysis highlights that the shaper, despite determining the magnitude and shape of assistance, lacks established design and tuning methodologies and is often embedded within the decoder or controller. Key open issues include inconsistent reporting of assistance levels, limited use of interaction-aware stability and passivity tools, and insufficient validation across degrees of freedom, users, and tasks. Building on these findings, this review provides design guidelines for systematic module-wise tuning and identifies future research priorities to bridge the gap between accurate intention decoding and safe, effective, and generalizable assistance under real-world operating conditions.
• Abstract（参考訳）: 筋電制御システム(MCS)は、筋活動を通じてウェアラブルロボットの任意制御を可能にする。 しかし、意図的復号化、補助整形、低レベルのアクチュエータ制御は、しばしば明確に区別されず、それらの貢献を評価・比較することが困難である。 本稿では,上肢外骨格の連続筋電制御のための機能的デコーダ・シェーパ・コントローラフレームワークについて紹介する。 デコーダは、表面筋電図(sEMG)から意図関連変数を推定し、整形器は補助ポリシーに従って制御基準にマッピングし、コントローラはアクチュエータ制御によりその基準を実現する。 この分解は、意図的推定と援助政治設計を分離し、異種アーキテクチャの比較を可能にする。 モジュール設計,キャリブレーション,評価の観点から,代表的アプローチを批判的に検討する。 この分析は、シェイパーが補助の規模と形状を決定するにもかかわらず、確立された設計とチューニングの方法論が欠如しており、しばしばデコーダやコントローラに埋め込まれていることを強調している。 主要なオープンな課題には、援助レベルの一貫性のない報告、対話対応の安定性と受動性ツールの使用の制限、自由度、ユーザ、タスクの検証が不十分である。 これらの知見に基づいて,本研究はモジュールワイドチューニングのための設計ガイドラインを提供し,実際の運用条件下での正確な意図の復号化と安全性,有効性,一般化可能な支援のギャップを埋めるための今後の研究優先事項を特定する。

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