arXiv cs.RO· Yifei Yuan, Jakob Wolf, Ghaith Androwis, Xianlian Zhou·· 2 小时前AI 评分72
SMAT：仿真中联合训练人-外骨骼协同适应策略并在真实受试者上验证
Staged Multi-Agent Training for Human-Exoskeleton Co-Adaptation: Simulation-Based Learning and Real-World Metabolic and Biomechanical Validation
AI 导读
研究提出分阶段多智能体训练（SMAT）方法，在物理仿真中联合训练肌肉骨骼人体智能体与双侧髋关节外骨骼控制策略，学习考虑人机协同适应的辅助策略。该策略未经受试者个体化重训练即迁移到实体髋关节外骨骼，在八名健康成年人中测试，间接测热法显示主动辅助相对被动装置使净代谢率降低19.7%（p < 0.001），髋关节机械功率正功率比为0.984，并在训练条件之外的步行速度与地形上保持有效辅助。
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