【摘 要】
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在人机交互时,由于人体下肢外骨骼获取的传感器信号滞后于人体运动实际形式,从而导致外骨骼机器人无法实时跟随髋关节、膝关节的运动,出现不能提供助力的问题。设计了一种下
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11462021)
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在人机交互时,由于人体下肢外骨骼获取的传感器信号滞后于人体运动实际形式,从而导致外骨骼机器人无法实时跟随髋关节、膝关节的运动,出现不能提供助力的问题。设计了一种下肢外骨骼模型,在此基础上,通过力/力矩传感器来获取信号,利用基于卡尔曼滤波算法对获取到的信息进行运动预判,然后将预判信号输入到下肢外骨骼机器人模型简化后的二连杆运动学模型上,通过采用PD控制检验系统稳定性以及预判精确性。最后进行MATLAB仿真实验,结果表明:信号经过卡尔曼滤波后能够有效预判人体运动形式,外骨骼下肢摆动腿在人体运动时能够进行有效地
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