Robust control of pneumatically-driven robot mimics the network of the nervous and vascular systems

气动机器人的鲁棒控制模仿神经和血管系统的网络

基本信息

批准号：
21H04544
负责人：
川嶋健嗣
金额：
$ 26.37万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-05 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究の目的は，流体駆動ロボットにおいて，各アクチュエータへ作動流体を伝達する配管群と供給圧力源をネットワーク化することで，模擬的な血管系を構成し，模擬血管系から推定した情報と従来の神経系に相当するセンサ情報の双方を活用したロバストな制御方法を提案することにある．本制御方法をロボットに実装し，省エネルギー駆動の実現とともに耐環境性に優れ，かつ動作支援ロボットにおける歩行から走行などの大きな動作変化にも柔軟な対応の実現を目指す．本年度の第一目標は，空気圧ゴム人工筋を用いた歩行アシスト装置において，圧力情報から角度情報を推定する空気リザバー計算の精度向上の実現である．精度を向上する配管系，配管長や配管ネットワークの構成方法を実験によって探索した．次に歩行が周期的な運動であることに着目し，クラスタリングのアルゴリズムの導入によって，歩行状態の推定精度の向上のみならず，リアルタイムでの膝および腰部の関節角度と関節角速度の推定を実現した．第二の目標は，リアルタイムに推定した関節の角度や角速度情報をフィードバック制御に用いることで，空気圧リザバー計算による状態推定によるアシスト制御の実現である．ロバスト性に優れた制御方法を検討，同システムに実装し，実験によってその有効性を定量的に評価した．特に歩容途中での速度変化や歩幅変化が生じた場合にも，アシスト制御が不安定とならず有効に作用することを目指した．定量的な評価として，複数の被験者に対して脚部の複数部位での筋電を計測し，また，非接触モーションセンサでの計測結果との比較を行った．その結果，提案した制御方法が有効であることを実験によって明らかにした．

这项研究的目的是在流体驱动的机器人中提出一种可靠的控制方法，该方法通过网络构建模拟的脉管系统，通过将运输流体传输到每个执行器和供应压力源的管道组进行网络，并利用从模拟的脉管系统和传感器信息等于传统神经系统等于的信息。这种控制方法是在机器人中实现的，旨在实现节能驱动器以及出色的环境阻力，并灵活地响应运动中的重大变化，例如行走到跑步，运动支持机器人。今年的第一个目标是提高使用人造气动橡胶肌肉的步行辅助设备中的空气储层计算的准确性，从压力信息估算了角度信息。我们研究了实验，以提高准确性，管道长度和管道网络配置方法。接下来，我们专注于行走是一种定期运动，并且通过引入聚类算法，我们不仅提高了估计步行状态的准确性，而且还实现了对膝盖和腰部关节角度和关节角速度的实时估计。第二个目标是通过使用气动储层计算来估算状态来实现辅助控制，通过使用实时估计的关节角度和角速度信息进行反馈控制。研究了一种具有出色鲁棒性的控制方法，在系统中实现，并通过实验进行定量评估其有效性。特别是，当步态期间发生速度或大步宽度的变化时，辅助控制旨在有效地采取行动而不会变得不稳定。作为定量评估，在腿部多个部分测量了多个受试者，并将结果与使用非接触式运动传感器的测量结果进行了比较。结果，实验表明所提出的控制方法有效。

项目成果

期刊论文数量（29）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Development of a Whole Body Training Device by Multi-directional Force Input Using Pneumatic Artificial Muscles

气动人工肌肉多向力输入全身训练装置的研制

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Soichiro Ito;Tetsuro Miyazaki;Junya Aizawa;Toshihiro Kawase;Maina Sogabe;Takahiro Kanno;Yoshikazu Nakajima;Kenji Kawashima
通讯作者：
Kenji Kawashima

空気圧リザバーコンピューティングの性能向上に向けた管路ネットワークの周波数特性解析

管道网络频率特性分析以提高气动储层计算性能