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Environment-Adaptive Gait Planning through Reinforcement Learning for Lower-Limb Exoskeletons

Authors: Trombin Edoardo; Crisci Francesco; Tonin Luca; Menegatti Emanuele; Tortora Stefano

Journal: 2025 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SIMULATION, MODELING, AND PROGRAMMING FOR AUTONOMOUS ROBOTS, SIMPAR

Published: 2025

DOI: 10.1109/SIMPAR62925.2025.10979146

Powered lower limb exoskeletons (LLEs) have demonstrated significant potential in augmenting mobility and providing rehabilitative support for individuals with gait impairments. However, most assistive exoskeletons rely on predetermined gait trajectories, limiting their effectiveness in unstructured environments. To address this limitation, Environment Adaptive Gait Planning (EAGP) strategies have emerged, focusing on real-time trajectory adaptation based on environmental perception. This work introduces a novel approach to EAGP using Deep Reinforcement Learning (DRL) for generating adaptive foot trajectories, specifically targeting obstacle avoidance during ground walking. The proposed method optimizes trajectory smoothness, environmental interaction, and compliance with exoskeleton kinematic constraints, as validated by simulations. This study advances the state-of-the-art of adaptive gait planning by leveraging the generalization capabilities of DRL, paving the way for enhanced mobility in real-world applications.

Keywords: Gait Planning; Lower-Limb Exoskeletons; Reinforcement Learning;

AREA MIN. 09 – Ingegneria industriale e dell’informazione||AREA MIN. 09 – Ingegneria industriale e dell’informazione||AREA MIN. 09 – Ingegneria industriale e dell’informazione||Non assegn||AREA MIN. 07 – Scienze agrarie e veterinarie||AREA MIN. 07 – Scienze agrarie e veterinarie||AREA MIN. 09 – Ingegneria industriale e dell’informazione – 29th Congress of the European Society of Biomechanics (ESB 2024)

Authors: AREA MIN. 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione; Non assegn; AREA MIN. 07 - Scienze agrarie e veterinarie

Non assegn||AREA MIN. 09 – Ingegneria industriale e dell’informazione||AREA MIN. 09 – Ingegneria industriale e dell’informazione||AREA MIN. 09 – Ingegneria industriale e dell’informazione – ITA||JPN

Authors: Non assegn; AREA MIN. 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione; ITA; JPN

Non assegn||Non assegn||AREA MIN. 09 – Ingegneria industriale e dell’informazione||AREA MIN. 09 – Ingegneria industriale e dell’informazione||AREA MIN. 09 – Ingegneria industriale e dell’informazione – 2024 9th Graz BCI Conference

Authors: Non assegn; AREA MIN. 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione

1772909855758 – 1772909855758

Authors: Non assegn; AREA MIN. 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione

AREA MIN. 12 – Scienze giuridiche – Italian Labour Law E-Studies

Authors: AREA MIN. 12 - Scienze giuridiche

AREA MIN. 09 – Ingegneria industriale e dell’informazione – VII Conferenza Italiana di Robotica e Macchine Intelligenti

Authors: AREA MIN. 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione; ITA

Non assegn||AREA MIN. 09 – Ingegneria industriale e dell’informazione – Elisa Marengo, Manuel Striani, Michela Ponticorvo

Authors: Non assegn; AREA MIN. 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione

Non assegn||AREA MIN. 09 – Ingegneria industriale e dell’informazione – Ledizioni

Authors: Non assegn; AREA MIN. 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione

Data-Efficient Deep Learning Methods for Robotic Waste Sorting Systems

Authors: Settore IINF-05/A - Sistemi di elaborazione delle informazioni::ou94377::600; MENEGATTI, EMANUELE::rp21657::600; Non assegn; ITA

Journal: Università degli studi di Padova

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