计算机科学 > 机器人技术
[提交于 2025年7月1日
]
标题: 面向多样化障碍场景的下肢假肢环境感知与人机协作摆动控制
标题: Environment-Aware and Human-Cooperative Swing Control for Lower-Limb Prostheses in Diverse Obstacle Scenarios
摘要: 当前用于动力下肢假肢的控制策略通常缺乏对环境和用户与其交互意图的认知。 这种限制在复杂地形中尤为明显。 障碍物协商是一个关键场景,体现了这些挑战,它需要实时感知障碍物的几何形状,并对用户何时以及在何处跨过或踩上障碍物的意图作出响应,以动态调整摆动轨迹。 我们提出了一种融合环境意识和人类协作的新控制策略:机载深度摄像头在摆动阶段前检测障碍物,提示提高早期摆动轨迹以确保通过,而晚期摆动控制则依赖于用户自然的生物力学线索。 这种方法使步态策略更加直观,而无需要求不自然的运动模式。 三项非截肢参与者的实验表明,在随机放置的不同高度(4-16厘米)和距离(15-70厘米)的障碍物上进行超过150次跨过和30次踩上的测试中,成功率达到了100%。 通过有效解决障碍物导航这一复杂地形移动的关键挑战,我们的系统展示了对环境约束和用户意图的适应能力,在多种行走场景中具有广阔的应用前景。
文献和引用工具
与本文相关的代码,数据和媒体
alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)
演示
推荐器和搜索工具
arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目
arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。
与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。
有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.