基于UKF的下肢康复机器人模型估计与最优控制研究
一种全方位下肢康复训练机器人旨在帮助神经系统受伤后行走能力受损的患者作康复训练，帮助其逐渐恢复行走功能。下肢康复机器人的控制器设计，首先采用虚拟样机模型初步设计控制器，再通过UKF（Unscented-Kalman-Filter）在线估计出虚拟样机模型与动力学模型的模型差，该模型差作为补偿项引入机器人最优控制。针对实际下肢康复机器人动力学模型进行仿真，验证了基于UKF的模型估计＋最优控制的有效性，利用UKF建模技术能够快速估计状态和参数变化，引入补偿项的最优控制能够使系统适应模型不确定性。
无色卡尔曼滤波 康复训练机器人 模型估计 最优控制 动力学模型 UKF建模
姜莹 白保东
沈阳工业大学电气工程学院 辽宁沈阳 110178
国内会议
成都
中文
2146-2150
2008-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）