Impedance Control of a Wrist Rehabilitation Robot Based on Autodidact Stiffness Learning

2022

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/tmrb.2022.3194528
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Dynamic control of an intrinsically compliant robot is paramount to ensuring safe and synergistic assistance to the patient. This paper presents an impedance controller for the rehabilitation of stroke patients with compromised wrist motor functions. The control design employs a Koopman operator-based autodidactic system identification model to predict the anatomical stiffness of the wrist joint during its various degrees of rotational motion. The proposed impedance controller, perceiving the level of the subjects’ participation from their joint stiffness, can modify the applied force. The end-effector robot has a parallel structure that uses four biomimetic muscle actuators as parallel links between the end-effector and the base platform. The controller performance is corroborated by testing the end-effector robot with three healthy subjects.