本文分析了交付功能步态结果的联合空间步行机制和冗余。分析了两名参加多因素研究并在三个课程中行走的健康男性成年人的生物力学措施。两位参与者都采用不同的人体内部和人际补偿策略（例如，拱顶，髋关节远足）跨步行条件，并表现出显着的步态模式改变，同时保持任务空间（功能）步态参数不变。他们还更喜欢各种不对称的步长，但在自由步行过程中保持了对称步长的一致性和Cadence-Invariant。结果表明，个性化方法的重要性以及需要从功能（任务空间）到关节空间步态分析的范式转变，以便在（a）典型步态和提供以人为中心的人类机器人相互作用。

在各种条件下行走期间关节阻抗的知识与临床决策以及机器人步态培训师，腿部假体，腿矫形器和可穿戴外骨骼的发展相关。虽然步行过程中的脚踝阻抗已经通过实验评估，但尚未识别步行期间的膝盖和髋关节阻抗。在这里，我们开发并评估了下肢扰动器，以识别跑步机行走期间髋关节，膝关节和踝关节阻抗。下肢扰动器（Loper）由致动器组成，致动器通过杆连接到大腿。 Loper允许将力扰动施加到自由悬挂的腿上，同时站立在对侧腿上，带宽高达39Hz。在以最小的阻抗模式下行走时，Loper和大腿之间的相互作用力低（<5N），并且对行走图案的效果小于正常行走期间的对象内变异性。使用摆动腿动力学的非线性多体动力学模型，在摆动阶段在速度为0.5米/秒的速度的九个受试者期间估计臀部，膝关节和踝关节阻抗。所识别的模型能够预测实验反应，因为分别占髋部，膝关节和踝部的平均方差为99％，96％和77％。对受试者刚度的平均分别在34-66nm / rad，0-3.5nm / rad，0-3.5nm / rad和2.5-24nm / rad的三个时间点之间变化，分别用于臀部，膝部和踝关节。阻尼分别在1.9-4.6 nms / rad，0.02-0.14 nms / rad和0.2-2.4 nms / rad的0.02-0.14 nms / rad供应到0.2-2.4nms / rad。发达的洛普勒对不受干扰的行走模式具有可忽略的影响，并且允许在摆动阶段识别臀部，膝关节和踝关节阻抗。

人类的腿部运动受人体和神经控制的自然动态的控制。假定有助于人类行走效率高的一种机制是冲动的脚踝推断，它可能为挥杆腿弹射器提供动力。然而，尚不清楚人类下腿的机制，其复杂的肌肉弯曲单元跨越了单个关节和多个关节。腿部机器人允许在实际步行步态中测试复杂的腿力学，控制和环境之间的相互作用。我们开发了一个高0.49m，2.2千克的拟人化型双足机器人，带有比目鱼和甲壳虫肌肉弯曲单元，由线性弹簧代表，在机器人的踝关节和膝关节周围充当单型和二子弹性结构。我们测试了三个比目鱼和胃弹簧螺旋形构型对踝关节功率曲线的影响，踝关节和膝关节运动的协调，总运输成本和步行速度。我们用前馈中央模式发生器控制了机器人，在1.0Hz运动频率下，步行速度在0.35m/s和0.57m/s之间，腿长为0.35m。我们发现所有三种配置之间的差异。比目鱼弹簧刺刺调节机器人的速度和能量效率可能是通过踝关节放大的，而胃刺的弹簧螺旋体在推下时改变了脚踝和膝关节之间的运动配位。

为了在医疗和工业环境中广泛采用可穿戴机器人外骨骼，至关重要的是，它们可以适应性地支持大量运动。我们提出了一种新的人机界面，以同时在一系列“看不见的”步行条件和未用于建立控制界面的“看不见”步行条件和过渡期间同时驱动双侧踝部外骨骼。提出的方法使用人特异性的神经力学模型从测量的肌电图（EMG）和关节角度实时估算生物踝关节扭矩。基于干扰观察者的低级控制器将生物扭矩估计转换为外骨骼命令。我们称此“基于神经力学模型的控制”（NMBC）。 NMBC使六个人能够自愿控制六个步行条件下的双边踝部外骨骼，包括所有中间过渡，即两个步行速度，每个步行速度在三个地面高程中进行，不需要预先定义的扭矩轮廓，也不需要先验选择的神经肌肉肌肉反射规则，或国家机器在文献中很常见。在涉及月球漫步的灵活的运动任务上进行了一个单一的主题案例研究。 NMBC始终启用能够减少生物踝扭矩，以及与非辅助条件相比，在步行条件（24％扭矩； 14％EMG）之间以及步行条件（24％扭矩； 14％EMG）之间的八个踝部肌肉EMG。新型步行条件下的扭矩和EMG减少表明，外骨骼在操作员的神经肌肉系统控制的外观上进行了共生。这为系统地采用可穿戴机器人作为现场医疗和职业环境的一部分开辟了新的途径。

由于它们过去证明的准确性较低，因此对3D摄像机进行步态分析的使用受到了高度质疑。本文介绍的研究的目的是提高机器人安装在人体步态分析中的估计的准确性，通过应用监督的学习阶段。 3D摄像头安装在移动机器人中，以获得更长的步行距离。这项研究表明，通过使用从认证的Vicon系统获得的数据训练的人工神经网络对相机的原始估计进行后处理，从而改善了运动步态信号和步态描述符的检测。为此，招募了37名健康参与者，并使用ORBBEC ASTRA 3D摄像头收集了207个步态序列的数据。有两种基本的训练方法：使用运动学步态信号并使用步态描述符。前者试图通过减少误差并增加相对于Vicon系统的相关性来改善运动步态信号的波形。第二个是一种更直接的方法，专注于直接使用步态描述符训练人工神经网络。在训练之前和之后测量了3D摄像头的精度。在两种训练方法中，都观察到了改进。运动步态信号显示出较低的错误和相对于地面真理的较高相关性。检测步态描述符的系统的准确性也显示出很大的改进，主要是运动学描述符，而不是时空。在比较两种训练方法时，不可能定义哪个是绝对最好的。因此，我们认为，培训方法的选择将取决于要进行的研究的目的。这项研究揭示了3D摄像机的巨大潜力，并鼓励研究界继续探索他们在步态分析中的使用。

尽管大多数微型机器人在坚固耐用的地形上都面临困难，但甲虫可以在复杂的底物上平稳行走而不会滑倒或粘在地面上，因为它们的刚度可变可变的塔西（Tarsi）和可在塔西（Tarsi）的尖端上伸展的钩子。在这项研究中，我们发现甲虫会积极弯曲并定期扩大爪子以在网状表面上自由爬行。受甲虫的爬行机制的启发，我们设计了一个8厘米的微型攀岩机器人，以与天然甲虫相同的循环方式打开和弯曲的人造爪。机器人可以在网格表面上以可控步态自由攀爬，陡峭的斜角60 {\ deg}，甚至过渡表面。据我们所知，这是第一个可以同时攀登网格表面和悬崖倾斜的微型机器人。

促进辅助（AAN）控制旨在通过鼓励患者积极参与促进机器人辅助康复的治疗结果。大多数AAN控制器使用阻抗控制来在目标运动周围创建柔性的力字段，以确保在允许中等运动错误的同时进行跟踪精度。然而，由于控制力场的形状的参数通常根据关于关于对象学习能力的简单假设在线手动调整或在线调整，因此可以限制传统AAN控制器的有效性。在这项工作中，我们提出了一种新颖的自适应AAN控制器，其能够根据每个单独的电动机能力和任务要求自动重塑力场以相位相关的方式重塑力场。该拟议的控制器包括使用路径积分算法的修改策略改进，一种无模型的采样的增强学习方法，该方法实时地学习了特定于主题的阻抗景观，以及嵌入AAN PARADIGM的分层策略参数评估结构通过指定性能驱动的学习目标。通过跑步机培训课程通过具有能够在动力踝足矫形器的协助学习改变的步态模式的跑步机培训课程，通过跑步机培训课程进行实验验证，拟议的控制策略及其促进短期运动适应能力的适应性。

人体步态是指不仅代表活动能力的每日运动，而且还可以用人类观察者或计算机来识别步行者。最近的研究表明，步态甚至传达了有关沃克情绪的信息。不同情绪状态中的个体可能显示出不同的步态模式。各种情绪和步态模式之间的映射为自动情绪识别提供了新的来源。与传统的情绪检测生物识别技术（例如面部表达，言语和生理参数）相比，步态是可以观察到的，更难以模仿，并且需要从该主题中进行较少的合作。这些优势使步态成为情感检测的有前途的来源。本文回顾了有关基于步态的情绪检测的当前研究，尤其是关于步态参数如何受到不同情绪状态的影响以及如何通过不同的步态模式识别情绪状态的研究。我们专注于情感识别过程中应用的详细方法和技术：数据收集，预处理和分类。最后，我们讨论了使用智能计算和大数据的最先进技术的状态来讨论高效有效的基于步态的情感识别的可能发展。

在机器人辅助设备上执行时产生稳定的行走GAIT，即在机器人 - 辅助设备上执行时是一个具有挑战性的任务，通常需要域专家手工调整。本文提出了一种替代方法，在那里我们提出直接进入步态生成过程的肌肉骨骼模型，以直观地塑造所产生的行为。特别是，我们构建一个多域混合系统模型，将系统动态与肌肉模型相结合，以代表自然多连接步行。然后可以通过混合零动态（HZD）方法为该模型生成可提供稳定的行走Gaits。我们通过实验应用我们的综合框架，朝着两项受试者实现了对双致动的转发假体，AMPRO3的多端运动。结果表明，强制执行肌肉模型约束产生产生自然运动的Gaits（通过与运动捕获数据和肌电图进行比较分析）。此外，与使用标称HZD方法产生的Gaits相比，不禁用假肢使用者强烈优选使用我们的框架产生的Gaits，即使使用系统调整方法也是如此。我们得出结论，将机器人行走方法（特别是HZD）与肌肉模型结合的新方法成功地产生了拟人机器人辅助运动。

可穿戴机器人设备有可能协助和保护用户。为了设计智能头盔，本文研究了音频和视觉警告的有效性，以帮助参与者振作起来。一项用户研究检查了运行时对用户应用的不同警告和影响。从不同的方向应用了缩放到用户质量的扰动力，并测量用户位移以表征警告的有效性。这是使用适应于运动循环期间精确矩，向前，向后，右或左侧扰动力来向前，向后，右或左侧扰动力进行的踏板活动的活动风洞来完成的。本文介绍了该系统的概述，并展示了步态过程中精确发出一致警告和扰动的能力。用户研究结果突出了视觉和音频警告的有效性，以帮助用户振作起来，从而导致指南，从而为未来的人类机器人警告系统提供信息。

为了改善对步态辅助的可穿戴机器人技术的控制，我们提出了一种基于包括时间历史信息的人工神经网络的连续运动模式识别以及步态阶段和楼梯坡度估算的方法。输入功能仅由处理变量组成，这些变量可以通过单个柄安装的惯性测量单元进行测量。我们引入了可穿戴设备，以获取现实世界环境测试数据，以证明该方法的性能和鲁棒性。确定平均绝对误差（步态相，楼梯斜率）和准确性（运动模式），以进行稳定的步行和稳定的楼梯移动。使用来自不同传感器硬件，传感器固定，移动环境和受试者的测试数据评估鲁棒性。步态阶段稳定步态测试数据的平均绝对误差为2.0-3.5％，对于楼梯斜率估计，步态阶段的平均绝对误差为3.3-3.8 {\ deg}。在测试数据上使用时间历史记录信息的利用在98.51％和99.67％之间的测试数据上正确的运动模式的准确性。结果表明，在稳定步态期间，持续预测步态阶段，楼梯斜率和运动模式的高性能和鲁棒性。如假设的那样，时间历史信息改善了运动模式识别。但是，尽管步射阶段在运动模式之间未经训练的过渡方面表现良好，但我们的定性分析表明，将过渡数据纳入神经网络的训练以改善斜率和运动模式的预测可能是有益的。我们的结果表明，人工神经网络可用于对可穿戴下肢机器人技术的高水平控制。

在本文中，我们全能地提出了一种基于混合线性倒置的方法（H唇），用于合成和稳定3D足底双模行走，重点是彻底的硬件实现。提出了H-唇缘以捕获机器人行走的欠置和致动部分的基本组成部分。然后基于H唇直接合成机器人行走步态。我们全面地表征了H唇的周期性轨道，并通过其步骤 - 步骤（S2S）动力学可证明步骤稳定，然后用于近似于质量中心的水平状态的S2S动态（COM）机器人散步。近似设施基于H唇的步进控制器，提供所需的步长，以稳定机器人行走。通过实现所需的步骤尺寸，机器人实现了动态且稳定的行走。在欠扰动的BipeDal机器人Cassie的模拟和实验中完全评估了该方法，其展示了具有高通用和鲁棒性的动态行走行为。

步态识别是与每个人相关的独特生物特征模式的表征，可以用来识别无直接接触的人。具有相对较大受试者的公共步态数据库可以为将来的研究提供一个很好的机会，以建立和验证步态身份验证模型。这项研究的目的是引入一个由93个人类受试者的全面步态数据库，他们在两个不同的课程中行走在两个端点（320米）之间，并使用两台智能手机记录其步态数据，一个附着在右大腿上，另一个附着在左侧。腰部。该数据是通过基于深度学习的方法来利用的，该方法需要足够的时间点。记录包括年龄，性别，吸烟，每日运动时间，身高和体重在内的元数据。该数据集可公开使用。

我们专注于开发Quadrupedal机器人节能控制器的问题。动物可以以不同的速度积极切换Gaits以降低其能量消耗。在本文中，我们设计了一个分层学习框架，其中独特的运动遗传仪和自然步态过渡自动出现，其能量最小化的简单奖励。我们使用进化策略来培训一个高级步态政策，指定每只脚的步态图案，而低级凸MPC控制器优化电机命令，以便机器人可以使用该步态图案以所需的速度行走。我们在四足机器人上测试我们的学习框架，并展示了自动步态过渡，从步行到小跑和飞行，因为机器人增加了速度。我们表明学习的等级控制器在广泛的运动速度范围内消耗的能量要少于基线控制器。

在本文中，我们研究了在中间姿势期间应用踝扭矩是否可以是降低运动量的更有效的方法，而不是单独执行腿部长度。脚踝在人类Gaits中有用，因为许多原因包括静态平衡。在这项工作中，我们专门避免了脚后跟和托对福利，以研究中姿势期间的脚跟到脚趾的压力中心的进展是有益的。我们使用“踝关节驱动弹簧加载的倒立摆”模型来模拟压力动力学的变速中心，并且应用轨迹优化来查找最小化运输成本的极限循环。结果表明，对于绝大多数Gaits，脚踝扭矩不会影响运输成本。脚踝在从接地跑到空中跑步的过渡期间减少了在狭窄的Gaits窄带期间的运输成本。这表明在稳定步态的中间姿势期间施加脚踝扭矩不是直接有益的策略，但最有可能是有益的脚跟和脚趾之间的道路。

农业目前正在进行一个机器人革命，但使用轮式或胎面的机器人患有已知的缺点：它们无法通过瓦砾和陡峭或松散的地面，他们践踏连续的土地条，从而减少可行的作物区域。腿机器人提供替代方案，但现有的商业腿机器人是复杂，昂贵的，难以维护的。我们建议使用低自由度（低DOF）腿使用多级机器人，并用草坪害虫控制任务展示我们的方法：采摘蒲公英使用我们廉价且易于制造的重要机器人。对于此任务，我们将RGB-D相机添加到机器人。我们还严格连接了机器人底盘的花拣选附件。由于腿的多功能性，机器人可以被编程为执行“俯冲”的运动，允许该0-DOF附属物来拔出花。我们的研究结果表明，具有六个或更多低DOF腿的机器人可以通过提供足够的移动性，稳定性和低复杂性为农业应用设计的腿机器人甜点。

三维临床步态分析对于选择脑瘫患者（CP）的最佳治疗干预措施至关重要，但会产生大量的时间序列数据。对于对这些数据的自动分析，机器学习方法产生了有希望的结果。但是，由于其黑盒的性质，这种方法常常受到临床医生的不信任。我们提出了GaitxPlorer，这是一种视觉分析方法，用于对CP相关的步态模式进行分类，该方法集成了Grad-CAM（一种完善的可解释的人工智能算法），用于解释机器学习分类。交互式视觉界面中突出显示了与分类高相关的区域。在两名临床步态专家的案例研究中评估了该方法。他们检查了使用视觉界面的八名患者的样本的解释，并表达了他们认为值得信赖的相关性得分，并且他们发现哪些相关性得分。总体而言，临床医生对该方法给出了积极的反馈，因为它使他们可以更好地了解数据中的哪些区域与分类有关。

Just like in humans vision plays a fundamental role in guiding adaptive locomotion, when designing the control strategy for a walking assistive technology, Computer Vision may bring substantial improvements when performing an environment-based assistance modulation. In this work, we developed a hip exosuit controller able to distinguish among three different walking terrains through the use of an RGB camera and to adapt the assistance accordingly. The system was tested with seven healthy participants walking throughout an overground path comprising of staircases and level ground. Subjects performed the task with the exosuit disabled (Exo Off), constant assistance profile (Vision Off ), and with assistance modulation (Vision On). Our results showed that the controller was able to promptly classify in real-time the path in front of the user with an overall accuracy per class above the 85%, and to perform assistance modulation accordingly. Evaluation related to the effects on the user showed that Vision On was able to outperform the other two conditions: we obtained significantly higher metabolic savings than Exo Off, with a peak of about -20% when climbing up the staircase and about -16% in the overall path, and than Vision Off when ascending or descending stairs. Such advancements in the field may yield to a step forward for the exploitation of lightweight walking assistive technologies in real-life scenarios.

两足动物的步行是机器人一直试图模仿数十年的最重要人类的标志之一。尽管以前的控制方法已经达到了在某些地形上行走的机器人，但仍需要一个框架，可以在各种兼容的表面上进行稳定和稳健的运动。这项工作提出了一种新型的生物力学风格的控制器，该控制器调节腿的刚度，以支持在兼容的地形上进行健壮和动态的两足动力。首先，扩展了3D双滑道模型，以支持具有可变刚度和阻尼参数的兼容表面上的首次运动。然后，将提出的控制器与线性季节调节器（LQR）控制器进行比较，就踏上软地形的稳健性而言。 LQR控制器显示仅达到174 kN/m的中等地面刚度水平，而其刚度较低，则其失败。相反，所提出的控制器可以在低至30 kN/m的刚度水平下产生稳定的步态，从而导致腿的垂直接地穿透性比其静止长度的10％深。提出的框架可以通过为多种合规形的地形生成稳定的步行轨迹来推进两足步行的领域，可用于控制双子和人形生物，以及改善具有可调刚度的假体设备的控制器。

人类能够以显着的敏捷性和轻松的方式谈判计划和计划外行为。本文的目的是系统地研究这种人类行为向两足步行机器人的翻译，即使形态本质上不同。具体而言，我们从计划和计划外的下台开始的人类数据开始。我们从人类减少阶层建模的角度分析了这些数据，编码质量（COM）运动学和接触力的中心，这使这些行为将这些行为转化为双皮德机器人的相应降低阶模型。我们通过基于非线性优化的控制器将所得的行为嵌入了两足机器人的全阶动力学中。最终结果是在不足的步行机器人上模拟中计划和计划外的下台。