Se ha diseñado un exoesqueleto de asistencia para las extremidades inferiores con el fin de ayudar a los operarios a caminar o transportar cargas. El exoesqueleto debe seguir la intención de movimiento del usuario de forma precisa y conforme para evitar la descoordinación. Si la intención del usuario se estima con precisión, una estrategia de control de posición precisa mejorará la colaboración entre el usuario y el exoesqueleto. En este trabajo se propone un esquema de control de posición híbrido, que combina el control de modo deslizante (SMC) con una red neuronal de control de articulación del modelo cerebeloso (CMAC), para controlar el exoesqueleto y que reaccione adecuadamente a la intención de movimiento del usuario. Se utiliza un algoritmo genético (GA) para determinar la superficie de deslizamiento óptima y la ley de control de deslizamiento para mejorar el rendimiento del SMC. La estrategia de control propuesta (SMC_GA_CMAC) se compara con otros tres tipos de enfoques, es decir, el SMC convencional sin optimización, el SMC óptimo con GA (SMC_GA) y el SMC con compensación CMAC (SMC_CMAC), todos ellos empleados para seguir la posición angular de la articulación deseada que se deduce de los datos del Análisis Clínico de la Marcha (CGA). El rendimiento del seguimiento de la posición se investiga con cosimulación utilizando ADAMS y MATLAB/SIMULINK en dos casos, de los cuales el primero es sin perturbaciones mientras que el segundo es con una perturbación limitada. Los resultados de la cosimulación muestran la eficacia de la estrategia de control propuesta, que puede emplearse en sistemas de exoesqueleto similares.
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