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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Markovian Robust Filtering and Control Applied to Rehabilitation Robotics

Texto completo
Autor(es):
Escalante, Felix M. [1] ; Jutinico, Andres L. [2] ; Jaimes, Jonathan C. [3] ; Terra, Marco H. [1] ; Siqueira, Adriano A. G. [3]
Número total de Autores: 5
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Sao Paulo, Dept Elect Engn, BR-13566590 Sao Carlos - Brazil
[2] Univ Antonio Narino, Bogota 110231 - Colombia
[3] Univ Sao Paulo, Dept Mech Engn, BR-13566590 Sao Carlos - Brazil
Número total de Afiliações: 3
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: IEEE-ASME TRANSACTIONS ON MECHATRONICS; v. 26, n. 1, p. 491-502, FEB 2021.
Citações Web of Science: 0
Resumo

In this article, we deal with rehabilitation robot robust control in order to obtain best performance in the human-robot interaction. This class of system is subject to abrupt changes due to exogenous inputs and parameter variations caused, mainly, by the human dynamic behavior. In this context, Markovian jump linear systems offer suitable tools to model and control of this class of interactions. We propose force and impedance controllers based on robust recursive Markovian versions of the standard Kalman filter and the linear quadratic regulator. Different levels of the individual's actuation during the interaction with the robot define the Markov states. The measurement of electromyographic signals is used as jump parameter among Markov states. Also, a serious game is used to generate visual feedback, to promote active user participation, and to guide his movement routine. We compare our proposal with two other Markovian-based approaches and show the effectiveness our method through experiments with an ankle rehabilitation platform. (AU)

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