Estimation of Human Locomotion Using Artificial Intelligence and Application to Control of Biped Robot

利用人工智能估计人体运动及其在双足机器人控制中的应用

基本信息

批准号：
22K04012
负责人：
李在勲
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Ehime University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

下半身に着用した単一慣性センサと深層学習アルゴリズムを用いた両脚関節角度推定アルゴリズムを開発した。まず、被験者の下半身の各関節角度を計測できるウェアラブル・センサシステムを構築し、光学式モーション・キャプチャーを用いて精度確認を行った。そして、保有している高性能計算機とソフトウェアを改良して機械学習環境を用意した。被験者16人から様々な歩行運動に対する動作データ収集実験を行った。CNNとLSTMのネットワークを基にモデル構造と学習条件を変化させ、最適な両脚関節角度の推定アルゴリズムを導出した。テストデータを用いた検証を行い、提案したアルゴリズムの性能を分析した。その結果、腰部に装着した単一慣性センサから両脚関節角度を推定する先行研究の方法をさらに発展させて、腰部だけでなく下半身を構成する大腿部や脛部、足部の中で任意の部位に装着した単一慣性センサから両脚関節角度を推定することが可能であることを明らかにした。また、両足の足底圧を測定するインソールセンサ装置を開発し、光学式モーション・キャプチャー・システムとの同期化を行った。開発したインソールセンサ装置と光学式モーション・キャプチャーを用いて様々な歩行運動に対する動作データ収集実験を行い、足底圧データから両脚関節角度を推定するアルゴリズムを開発した。歩行動作生成アルゴリズムを適用するための歩行ロボットのシミュレーション環境を、Gazeboを用いて準備した。また、その歩行ロボットの構築のために、安価のBLDCモータを用いたアクチュエータモジュールを開発した。手書き動作中の筆記具に対する加速度および角速度情報とペン先の接触力情報の測定が可能なデジタルペンを用いて、手書き動作から文字を認識するディープラーニング・アルゴリズムを開発した。

我们开发了一种算法，用于使用在下半身上戴的单个惯性传感器和深度学习算法来估算双腿的角度。首先，构建了一个可穿戴的传感器系统，该系统可以测量受试者下半身中每个关节的角度，并使用光学运动捕获检查精度。我们还改进了高性能计算机和软件，以提供机器学习环境。我们进行了一个实验，以收集16名受试者的各种步行运动的运动数据。基于CNN和LSTM网络，更改了模型结构和学习条件，以得出最佳的Bileg关节角估计算法。我们使用测试数据进行了验证，并分析了所提出算法的性能。结果，我们进一步开发了一种方法，可以从附着在腰部的单个惯性传感器上估算两个腿接头的角度，并揭示有可能估算从连接到大腿，胫骨和脚部任何部分的单个惯性传感器的角度的角度，这些惯性传感器构成下身体以及下身体。此外，开发了鞋垫传感器设备，以测量两脚的底压，并与光学捕获系统同步。使用开发的鞋垫传感器设备和光学运动捕获，我们进行了运动数据收集实验，以实现各种步行运动，并开发了一种算法，用于估算Prantar压力数据的两条腿角度。使用凉亭制备了用于应用步行运动算法的步行机器人的模拟环境。此外，为了构建此步行机器人，开发了使用廉价BLDC电动机的执行器模块。已经开发了一种深度学习算法，该算法使用数字笔识别手写操作中的字符，该数字笔在手写操作过程中可以测量加速度和角度速度信息，以编写工具以及笔尖的联系力信息。