下肢康复训练机器人Youla-Kucera自适应调节器设计

上海，201X) 随着人口老龄化和神经系统疾病的增多，下肢康复训练机器人的研发越来越受到关注。这类机器人主要用于帮助偏瘫、脑卒中或其他神经系统疾病导致运动功能障碍的患者进行恢复训练。下肢康复训练的关键在于通过重复的、任务导向的运动来刺激和改善受损神经的功能。 本研究中，李峰、吴智政和钱晋武等人提出了一种基于Youla-Kucera参数化的自适应调节器设计，旨在解决下肢康复训练机器人在与患者交互过程中的步态跟踪和辅助训练力提供问题。Youla-Kucera参数化是一种控制理论方法，它允许设计者在已知系统动态特性的基础上，通过参数调整来应对不确定性和外部干扰。 首先，研究人员设计了一个基础控制器，确保系统的稳定性。接着，他们利用Youla-Kucera参数化构建了一个控制器集合，这个集合包含了各种可能的控制策略。通过自适应算法，控制器能够在线学习并优化，以适应患者未知的关节运动轨迹，并实时提供所需的辅助训练力。这种方法的优势在于，即使面对患者未预期的步态变化，也能有效调节机器人的行为，确保训练的准确性和安全性。 在Adams-Matlab联合仿真环境中，设计的自适应调节器性能得到了验证。仿真实验结果显示，该调节器能有效地跟踪患者未知的步态轨迹，并提供适当的辅助训练力，满足了下肢康复训练机器人的设计需求。这为未来实际应用中的个性化康复训练提供了技术支持。 关键词所涵盖的技术点包括：下肢康复训练机器人、自适应调节器、Youla-Kucera参数化以及辅助力训练。这些关键词反映了研究的核心内容，即利用先进的控制理论来提升康复机器人的智能化和适应性，从而更好地服务于患者康复训练的需求。 这项研究为下肢康复训练机器人的控制策略提供了新的视角，通过自适应调节器的设计，不仅解决了患者步态跟踪的问题，还确保了训练过程中机器人的辅助效果，有望推动康复机器人技术的发展，提高康复训练的质量和效率。