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人の運動状態・意図を推定しながら最適に運動補助を行う人機械協調システムの開発

开发人机协调系统，在估计人体运动状态和意图的同时提供最佳运动辅助

基本信息

批准号：
18760206
负责人：
中山学之
金额：
$ 1.79万
依托单位：
Nagoya Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2006
资助国家：
日本
起止时间：
2006 至 2007
项目状态：
已结题

项目摘要

社会の高齢化にともない,看護士に代わって体の不自由な人の生活支援,運動補助を行うことのできる福祉ロボットに対する需要が高まっている.これらの人の運動を補助することを目的とするロボットでは,できる限り人に違和感を与えずに,目的の運動状態へ人を誘導することが求められる.そこで本研究課題では,このように患者に対して優しく運動アシストを行うことのできるロボットを構成すべく,人の意図する動作の変化にすばやく適応して,柔軟なアシスト動作を次々と生成することのできる人機械協調システムの構築を目指して研究を行った.まず18年度では,現在の時刻から一定時間さかのぼった運動データのみに基づいて,最小2乗誤差のフレームワークで人の意図する動作を推定するレシーディングホライズンパラメータ推定器と,その推定された人の運動状態に基いて最適なアシスト動作を逐次決定する最適制御系から構成される適応モデル予測制御を構成した,これにより,異なる人の運動状態に対して適応的に最適なアシスト動作を生成することのできる制御系を構成することができたが,本手法では,人のように素早く動作意図が変化する系に対しては対応することができず,推定器が不安定になるという欠点があった.そこで,19年度では,推定器の改良を行い,レシーディングホライズンカルマンビズイフィルタとモデル予測制御を結合させた,新しい適応モデル予測制御則を構成した.そして本提案制御則の安定性を理論的に解析するとともに,計算機シミュレーションによりその有効性を解析した.本手法では人の動作意図パラメータの時間変化の上限が与えられているならば,常にシステム全体の安定性を理論的に保証することができ,また外乱ノイズに対してロバストであるという大きな利点がある.そのため,本手法は実際の福祉の現場や生産ラインにおいても安定なアシスト動作を実現することができると十分期待される.

Social development, nursing, life support, sports subsidies, welfare, education, health care, education, health care, education, education, health care, education, health care, education, education, health care, education, education, health, education, health, education, education, health, education, health, education, education, health The motion of the person is supported by the motion of the person, the motion of the person is induced by the motion of the person, and the motion of the person is induced by the motion of the person. This research topic is to study the structure of human-mechanical coordination system for patients, for the transformation of human voluntary movement, for the generation of flexible movement, for the construction of human-mechanical coordination system. In the year 18, the present time is different from the time when the motion state of the person is determined based on the minimum error of two degrees, and the motion state of the person is estimated based on the minimum error of two degrees. In this method, the human motion state corresponds to the optimal motion state, and the human motion state corresponds to the optimal motion state, and the human motion state corresponds to the optimal motion state. In 2019, the estimator was improved, and the new estimator was constructed. The stability of the proposed system is analyzed theoretically, and the computer system is analyzed qualitatively. This method is to ensure the stability of the whole system theoretically by the upper limit of the time variation of the human motion intention. This method is expected to be implemented on the spot of well-being and production.