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在水下勘探、管道檢修、沉船救援等任務中，潛水員常常需要根據環境情況調整打腿頻率和動作模式來調整前進速度。近日，中國科學院深圳先進技術研究院基于前期研制的柔性潛水助力外骨骼系統PEAKED，提出超魯棒自適應振蕩器動作相位估計方法（URAO），攻克了水下高頻突變打腿動作的相位精準預測難題，讓水下外骨骼助力更同步、更安全、更高效。URAO不依賴數據集訓練，能夠適應不同潛水員的動作特征，并兼容交替自由泳打腿和蛙泳打腿兩類典型水下動作，具有良好的泛化性。同時，URAO可針對打腿頻率的快速變化進行快速估計。團隊在室內靜水池和室外70米泳池中開展了多組外骨骼助力對照實驗，結果表明該方法通常可在1個打腿周期內完成穩定同步，比傳統方法估計誤差降低49.5%，有效克服了傳統方法適應慢、易振蕩、預測失效的問題。基于URAO提供的精準相位感知能力，團隊研制的PEAKED柔性潛水外骨骼能夠在水下打腿方向切換的瞬間及時輸出相應助力。無論是蛙泳還是交替打腿，系統都能將助力延遲控制在較低水平，實現更自然的人機協同，做到“動作一變化，助力就跟上”。這對于提升潛水員在復雜水下任務中的運動效率和作業安全性具有重要意義。相關研究成果發表在IEEE/ASME Transactions on Mechatronics上。研究工作得到國家重點研發計劃和國家自然科學基金的支持。論文鏈接URAO超魯棒水下動作相位估計算法框架