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robotic knee Tracking Control to Mimic the Intact Human knee Profile Based on Actor-Critic Reinforcement Learning

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2022年第1期9卷 19-30页

作者： Ruofan Wu Zhikai Yao Jennie Si He(Helen)Huang School of Electrical Computer and Energy EngineeringArizona State UniversityTempeAZ 85287 USA Department of Biomedical Engineering North Carolina State UniversityRaleighNC 27695 USA University of North Carolina at Chapel Hill Chapel HillNC 27599 USA

We address a state-of-the-art reinforcement learning(RL)control approach to automatically configure robotic pros-thesis impedance parameters to enable end-to-end,continuous locomotion intended for transfemoral amputee ***,our actor-critic based RL provides tracking control of a robotic knee prosthesis to mimic the intact knee *** is a significant advance from our previous RL based automatic tuning of prosthesis control parameters which have centered on regulation control with a designer prescribed robotic knee profile as the *** addition to presenting the tracking control algorithm based on direct heuristic dynamic programming(dHDP),we provide a control performance guarantee including the case of constrained *** show that our proposed tracking control possesses several important properties,such as weight convergence of the learning networks,Bellman(sub)optimality of the cost-to-go value function and control input,and practical stability of the human-robot *** further provide a systematic simulation of the proposed tracking control using a realistic human-robot system simulator,the OpenSim,to emulate how the dHDP enables level ground walking,walking on different terrains and at different *** results show that our proposed dHDP based tracking control is not only theoretically suitable,but also practically useful.

关键词： Automatic tracking of intact knee configuration of robotic knee prosthesis direct heuristic dynamic programming(dHDP) reinforcement learning control

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