SMAT：面向人机协同适应外骨骼控制的分阶段多智能体训练

研究提出分阶段多智能体训练方法 SMAT，用四阶段课程模拟用户适应可穿戴设备的过程，让肌肉骨骼人体智能体与双侧髋关节外骨骼智能体逐步协同训练。方法在 MyoAssist 仿真环境中实现，采用 26 肌肉下肢模型和附加髋关节外骨骼，仿真显示学习到的控制策略使髋部肌肉激活平均降低 10.1%。作者用开源步态数据离线验证控制器后，将其部署到实体髋关节外骨骼上进行跑步机实验，五名受试者均获得一致助力，无需针对个体重新训练；在 6 Nm RMS 力矩下平均正功率为 13.6 W，在 9.3 Nm RMS 力矩下为 23.8 W，负功率很小。论文被 IROS 2026 接收。