arXiv · ML· Yifei Yuan, Jakob Wolf, Ghaith Androwis, Xianlian Zhou·· 1 天前AI 评分21
SMAT 人类-外骨骼协同适应：基于仿真的学习与真实世界代谢及生物力学验证
Staged Multi-Agent Training for Human-Exoskeleton Co-Adaptation: Simulation-Based Learning and Real-World Metabolic and Biomechanical Validation
AI 导读
SMAT 方法联合训练人体动作器与外骨骼控制策略，实现了无需个体特定重训练的策略迁移。 在八名健康成人中，主动辅助使净代谢率较被动装置降低 19.7%，髋关节正功率比达 0.984。 该框架有效减轻了人在环控制器开发的实验负担。
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