Synthesis of Legged Locomotion in Humans and Machines Through Force‑Based Concerted Control

Human rhythmic motor patterns, such as walking, hopping, or running, appear simple but result from a complex dialogue between the musculoskeletal system and neural control, requiring precise coordination of numerous Degrees of Freedom (DoFs) across joint and muscle levels. The remarkable efficiency, adaptability to environmental challenges, and versatility of human locomotion are yet to be replicated by even the most advanced bipedal robots, underscoring the challenges in translating biological principles into robotic systems. While research has come far in unraveling many intricacies of human locomotion and proposing insightful hypotheses, the fundamental principles underlying coordination, the body–brain interplay, and adaptive responses to external perturbations remain still not fully understood.

This dissertation aims to advance understanding of coordination in human locomotion through the development and validation of a novel bioinspired control framework, termed Concerted Control. The central hypothesis behind the Concerted Control is that coordination among multiple DoFs during gait emerges from a common shared sensory signal distributed across all contributors of the motor task; akin to how a conductor synchronizes an orchestra, with the shared sensory signal acting as the conductor and the distributed DoFs as the individual musicians whose performances must be coordinated. From a control engineering standpoint, the Concerted Control methodology leverages common global sensory information to orchestrate all the involved DoFs in an outer-loop feedback circuitry, complemented by local feedback unique to each contributor. This approach does not dictate desired trajectories; instead, it employs continuous sensory feedback to foster task-specific synchronization, with an inherent potential for robustness to external perturbations due to continuous modulation by peripheral sensory information.

Inspired by biological evidence highlighting the pivotal role of Ground Reaction Forces (GRF) in human locomotion, GRF was chosen as the key sensory drive of this framework. It serves as the shared global feedback signal that is intended to implicitly synchronize distributed DoFs, whether at the joint or muscle level, to produce rhythmic movements. Prior to employing GRF as a global synchronization signal within the Concerted Control architecture for multi-DoF coordination, it is crucial to first validate its effectiveness on individual joints. Force Modulated Compliance (FMC) control provides a suitable foundation for this preliminary evaluation. FMC is a simple, bioinspired control strategy that utilizes GRF to modulate the impedance of a single joint and has demonstrated effective control of the hip and ankle in previous studies. Accordingly, FMC is first rigorously evaluated across various lower-limb joints. Once its viability is established, FMC is applied concurrently to multiple joints within the Concerted Control architecture, leveraging the global GRF signal for inter-joint coordination while preserving each joint’s own local feedback (e.g., positional information).

The evaluation of FMC across various individual DoFs and applications, as conducted in this dissertation, yielded several key findings. This research demonstrated that FMC proved effective not only at the hip joint‐torque level but also when adapted for muscle activation control, nearly doubling the basin of attraction in a walking model. Further explorations in this work showcased FMC's ability to stabilize frontal plane dynamics with human-like characteristics. Additionally, it functioned effectively as a gait assistance controller for load carrying, all without requiring modifications to its structure. A pivotal advancement achieved in this dissertation was the development of FMC for knee joint control (FMCK), addressing a critical gap since FMC had not previously been tested for knee joint control. Extensive simulations and robotic trials conducted as part of this research validated FMCK's capability to generate stable hopping patterns across a range of frequencies. Collectively, these contributions validate FMC’s versatility and scalability, providing the empirical foundation for the Concerted Control architecture, where multiple FMC modules, leveraging their shared GRF signal, synchronize multi-DoF locomotor tasks.

Building on the validated versatility and scalability of FMC control, the Concerted Control framework was developed and evaluated for its ability to generate rhythmic locomotor patterns, starting with walking. The framework successfully produced stable sagittal-plane walking gaits across a wide speed range (0.7 to 1.8 m/s), replicating human-like kinematic and kinetic profiles. Its capabilities were further expanded to 3D walking gaits, effectively coordinating the increased DoFs and stabilizing the more complex dynamics, as well as to muscle-level implementations in 3D neuromuscular models. The framework’s versatility was also demonstrated by its ability to generate other rhythmic movements, including stable hopping and running patterns at various frequencies and speeds, all while retaining its inherently simple structure.

The final phase of evaluation focused on assessing the robustness of the Concerted Control framework in response to unexpected external perturbations. A novel dataset of perturbed human walking—collected using an Angular Momentum Perturbator (AMP) delivering targeted external torque disturbances to the upper body—was analyzed to extract key human balance strategies under angular perturbations. Analysis of the dataset revealed that humans respond to gyroscopic perturbations through a coordinated combination of hip strategy and mediolateral foot placement adjustments, both occurring within the same stride as the perturbation. Concerted Control was then evaluated under similar perturbation conditions to examine its ability to replicate these strategies. While the framework inherently demonstrated effective disturbance rejection, further tuning of control parameters enhanced its robustness and enabled the emergence of human-like recovery behaviors. These results underscore Concerted Control’s capability not only to generate stable rhythmic locomotion but also to adapt to dynamic disturbances with coordinated, biologically reasonable responses.

Following the comprehensive simulation-based validation of Concerted Control, the next critical step involved pursuing its practical implementation in real-world scenarios. Given that the framework fundamentally relies on GRF as its primary feedback signal, a portable and reliable GRF measurement system became essential for successful deployment. To this end, a previously developed Polylactic Acid (PLA)‐based sensorized insole—featuring four monolithically 3D‐printed ferroelectret sensors—was adopted for capturing vertical GRF. Coupling this insole with a lightweight one‐dimensional Convolutional Neural Network (CNN) yielded vertical GRF estimates that closely matched treadmill ground‐truth measurements, achieving an average error of around 9% in the predicted vertical GRF across a range of walking speeds. These results demonstrate the feasibility of low-cost, accurate GRF sensing, paving the way for practical implementation of GRF-based control in real-world locomotion applications.

The Concerted Control framework represents a significant advancement in understanding human motor control, with new implications for bioinspired robotics, rehabilitation, and assistive technologies. By minimizing dependency on numerous sensory inputs and detailed trajectory planning, it enables the creation of more adaptable, efficient, and robust systems capable of supporting diverse locomotor behaviors.

Menschliche rhythmische Bewegungsmuster wie Gehen, Hüpfen oder Laufen erscheinen einfach, sind jedoch das Ergebnis eines komplexen Dialogs zwischen dem muskuloskelettalen System und der neuronalen Steuerung. Sie erfordern eine präzise Koordination zahlreicher Freiheitsgrade (DoFs) auf Gelenk- und Muskelebene. Die bemerkenswerte Effizienz, Anpassungsfähigkeit und Vielseitigkeit der menschlichen Lokomotion konnten selbst von den fortschrittlichsten zweibeinigen Robotern noch nicht repliziert werden und unterstreichen damit die Herausforderungen bei der Übertragung biologischer Prinzipien auf robotische Systeme. Obwohl die Forschung bei der Entschlüsselung vieler Details der menschlichen Lokomotion und der Formulierung aufschlussreicher Hypothesen große Fortschritte gemacht hat, sind die grundlegenden Prinzipien der Koordination, des sensomotorischen Zusammenspiels und der adaptiven Reaktionen auf externe Störungen noch immer nicht vollständig verstanden.

Diese Dissertation zielt darauf ab, dieses Verständnis durch die Entwicklung und Validierung eines neuartigen, bio-inspirierten Regelungsrahmens zu vertiefen, der Concerted Control genannt wird. Die zentrale Hypothese von Concerted Control besagt, dass die Koordination zwischen mehreren Freiheitsgraden aus einem gemeinsamen sensorischen Signal entsteht, das an alle beteiligten DoFs verteilt wird. Dies ist vergleichbar mit einem Dirigenten, der ein Orchester synchronisiert: Das gemeinsame Signal fungiert als Dirigent, während die verteilten DoFs die Musiker sind, deren Aktionen koordiniert werden. Aus regelungstechnischer Sicht nutzt die Concerted Control-Methodik globale sensorische Informationen in einem äußeren Regelkreis, um alle beteiligten DoFs zu orchestrieren. Dies wird durch lokales Feedback ergänzt, das für jeden Freiheitsgrad spezifisch ist. Statt starrer Trajektorien fördert dieser Ansatz durch kontinuierliches sensorisches Feedback eine aufgabenspezifische Synchronisation und besitzt dadurch ein inhärentes Potenzial für Robustheit gegenüber externen Störungen.

Basierend auf biologischen Erkenntnissen zur zentralen Rolle der Bodenreaktionskräfte (Ground Reaction Forces, GRF) wurde die GRF als zentrale sensorische Eingangsgröße dieses Rahmens gewählt. Sie dient als globales Feedbacksignal, das die verteilten DoFs implizit zur Erzeugung rhythmischer Bewegungen synchronisiert. Bevor die GRF jedoch zur Koordination mehrerer DoFs innerhalb der Concerted Control-Architektur eingesetzt wird, muss ihre Wirksamkeit zunächst an einzelnen Gelenken validiert werden. Eine geeignete Grundlage für diese Bewertung bietet die Force Modulated Compliance (FMC)-Regelung. FMC ist eine einfache, bio-inspirierte Strategie, die GRF zur Modulation der Gelenkimpedanz nutzt und bereits eine effektive Regelung von Hüfte und Sprunggelenk gezeigt hat. Dementsprechend wird FMC zunächst rigoros an verschiedenen Gelenken der unteren Extremitäten evaluiert. Sobald die Machbarkeit nachgewiesen ist, wird die FMC-Regelung simultan auf mehrere Gelenke innerhalb der Concerted Control-Architektur angewendet. Dabei wird das globale GRF-Signal zur inter-gelenklichen Koordination genutzt, während das lokale Feedback jedes Gelenks (z.B. Positionsinformationen) erhalten bleibt.

Die in dieser Dissertation durchgeführte Bewertung von FMC über verschiedene einzelne DoFs und Anwendungen hinweg lieferte mehrere wichtige Ergebnisse. Diese Forschung zeigte, dass FMC nicht nur auf der Ebene des Hüftgelenks-Drehmoments effektiv war, sondern auch bei der Regelung der Muskelaktivierung, was den Einzugsbereich in einem Gehmodell nahezu verdoppelte. Weitere Untersuchungen zeigten die Fähigkeit von FMC, die Dynamik in der Frontalebene mit menschenähnlichen Eigenschaften zu stabilisieren. Zusätzlich funktionierte die Methode effektiv als Gangassistenz-Regler für das Tragen von Lasten, alles ohne strukturelle Modifikationen. Ein entscheidender Fortschritt war die Entwicklung von FMC für die Kniegelenksregelung (FMCK), wodurch eine kritische Lücke geschlossen wurde. Im Rahmen dieser Forschung durchgeführte, umfangreiche Simulationen und Robotertests validierten die Fähigkeit von FMCK, stabile Hüpfmuster über einen Bereich von Frequenzen zu erzeugen. Zusammengenommen bestätigen diese Beiträge die Vielseitigkeit und Skalierbarkeit von FMC und bilden die empirische Grundlage für die Concerted Control-Architektur, in der mehrere FMC-Module über ihr gemeinsames GRF-Signal Multi-DoF-Lokomotionsaufgaben synchronisieren.

Aufbauend auf der validierten Vielseitigkeit der FMC-Regelung wurde das Concerted Control-Framework entwickelt und auf seine Fähigkeit zur Erzeugung rhythmischer Bewegungsmuster evaluiert. Das Framework erzeugte erfolgreich stabile sagittale Gangarten über einen weiten Geschwindigkeitsbereich (0,7 bis 1,8 m/s) und replizierte dabei menschenähnliche kinematische sowie kinetische Profile. Seine Fähigkeiten wurden erfolgreich auf 3D-Gangarten erweitert, wobei die erhöhte Anzahl an DoFs effektiv koordiniert und die komplexe Dynamik stabilisiert wurde. Dies galt ebenso für Implementierungen auf Muskelebene in 3D-neuromuskulären Modellen. Die Vielseitigkeit des Frameworks zeigte sich auch in der Fähigkeit, andere rhythmische Bewegungen wie Hüpfen und Laufen bei verschiedenen Frequenzen und Geschwindigkeiten zu erzeugen, wobei die inhärent einfache Struktur beibehalten wurde.

Die letzte Evaluierungsphase bewertete die Robustheit des Concerted Control-Frameworks gegenüber unerwarteten externen Störungen. Hierfür wurde ein neuartiger Datensatz gestörten menschlichen Gehens analysiert, der mithilfe eines Angular Momentum Perturbators (AMP) mit gezielten Drehmomentstörungen des Oberkörpers gesammelt wurde. Die Analyse des Datensatzes ergab, dass Menschen auf gyroskopische Störungen mit einer koordinierten Kombination aus Hüftstrategie und Anpassungen der mediolateralen Fußplatzierung reagieren. Beide Reaktionen treten dabei innerhalb desselben Schrittes auf, in dem die Störung erfolgt. Concerted Control wurde unter ähnlichen Bedingungen evaluiert und zeigte von Natur aus eine effektive Störungsunterdrückung. Eine weitere Abstimmung der Reglerparameter verbesserte die Robustheit zusätzlich und führte zum Auftreten menschenähnlicher Erholungsreaktionen. Diese Ergebnisse unterstreichen die Fähigkeit von Concerted Control, nicht nur stabile Lokomotion zu erzeugen, sondern sich auch an dynamische Störungen mit koordinierten, biologisch plausiblen Reaktionen anzupassen.

Nach der umfassenden simulationsbasierten Validierung war der nächste Schritt die Verfolgung der praktischen Implementierung. Da das Framework fundamental auf der GRF als primäres Rückkopplungssignal basiert, wurde ein tragbares und zuverlässiges GRF-Messsystem für einen erfolgreichen Praxiseinsatz unerlässlich. Zu diesem Zweck wurde eine zuvor entwickelte, sensorisierte Einlegesohle auf Polylactid-Basis (PLA) mit vier monolithisch 3D-gedruckten Ferroelektret-Sensoren zur Erfassung der vertikalen GRF verwendet. Die Kopplung dieser Einlegesohle mit einem leichten eindimensionalen Convolutional Neural Network (CNN) lieferte vertikale GRF-Schätzungen, die eng mit den Referenzmessungen des Laufbands übereinstimmten. Der durchschnittliche Fehler der vorhergesagten vertikalen GRF betrug dabei über verschiedene Gehgeschwindigkeiten etwa 9%. Diese Ergebnisse zeigen die Machbarkeit einer kostengünstigen, genauen GRF-Erfassung und ebnen den Weg für die praktische Implementierung der GRF-basierten Regelung in realen Anwendungen.

Das Concerted Control-Framework stellt einen bedeutenden Fortschritt im Verständnis der menschlichen motorischen Regelung dar, mit neuen Implikationen für bio-inspirierte Robotik, Rehabilitation und assistive Technologien. Durch die Minimierung der Abhängigkeit von zahlreichen sensorischen Eingaben und detaillierter Trajektorienplanung ermöglicht es die Schaffung anpassungsfähigerer, effizienterer und robusterer Systeme, die in der Lage sind, verschiedene Lokomotionsverhalten zu unterstützen.