[論文レビュー] Characterizing Lifting and Lowering Activities with Insole FSR sensors in Industrial Exoskeletons

Luis A. Mateos|arXiv (Cornell University)|Jun 16, 2017

Prosthetics and Rehabilitation Robotics参考文献 13被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、工業用エクスケルトンの挙動検出に向け、8つの力覚センサー（片足あたり2モジュール）を備えた低コストでモジュラーなインソールFSRセンサーシステムを提案する。このシステムは、挙上・降下作業中の動的体重変化を検出可能であり、かかとおよび第1中足骨頭の圧力変化をモニタリングすることで、15%の平均誤差で挙上・降下作業をリアルタイムに検出可能であり、ユーザーの手動操作なしに補助力を発動可能である。

ABSTRACT

This paper presents an insole FSR (Force Sensing Resistor) to dynamically detect weight variations in an exoskeleton system. The proposed methodology is intended for tasks of lifting and lowering heavy weights with an industrial exoskeleton to substantially reduce spinal loads during these manual handling activities. Instead of extensively placing high-dense force sensors by covering the whole plantar area, as most of commercial applications do, we integrate only a few force sensors in specific plantar area, so that the sensory system is not restricted to an individual foot size and shape, and on the other hand has relatively lower material cost. Industrial exoskeletons are intended to assist workers when handling heavy goods. With this in mind, wearers are not able to use their hands to control the exoskeleton since they use them to handle the goods. Therefore, the exoskeleton controller is required to indirectly infer how much and when the wearer requires assistance for lifting or lowering a heavy weight. Our approach of dynamically detect and characterize the increment/decrement of weight, as well as the rising/falling edge, enables the exoskeleton's controller to trigger the request of assistive force to the actuators.

研究の動機と目的

• 足のサイズや形状に制限を受けることのない、低コストで侵襲性の低いセンサーシステムの開発。
• 作業者が挙上作業に際し両手を自由に使える工業現場における、ハンドフリー制御の課題の解決。
• 完全な足底カバレッジではなく、最小限の力覚センサーを用いて、挙上・降下作業のリアルタイム検出を可能にする。
• 高密度の商業的足底圧力測定システムと比較して、材料費の低減とポータビリティの向上。
• 一般的な靴やエクスケルトンに統合可能なセンサーシステムを、工業現場への導入を想定して開発。

提案手法

• かかとおよび中足部にそれぞれ4つの薄型フィルムFSRセンサーを配置した2つのモジュラー部（片足あたり）を採用。
• 標準的な靴やエクスケルトンに適合する柔軟性のあるインソールにセンサーを統合し、カスタマイズ不要。
• 0.25秒間隔での体重変化をリアルタイムに検出するアルゴリズムを実装し、挙上・降下フェーズを特定。
• ユーザーの立ち姿勢時のベース体重を基準として、挙上前の体重低下（プリリフト状態）および降下前の体重上昇（プリロアー状態）を検出。
• プリリフトフラグ後に体重がベース体重を超えた場合に挙上検出をトリガーとし、プリロアー状態後に体重がベース体重未満になった場合に降下検出をトリガーとする。
• 各センサーの固有の力-抵抗特性に合わせた個別キャリブレーションを実施し、精度向上を図る。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 戦略的な足底位置に配置された最小限のFSRセンサーで、工業用エクスケルトンにおける挙上・降下作業を信頼性高く検出可能か？
• RQ2 かかとおよび中足部のセンサーのみを用いた場合、真値と比較して体重推定の精度はどの程度か？
• RQ3 直接的な操作入力なしに、動的体重変化（例：プリリフト時の低下、プリロアー時の上昇）を用いてユーザーの意思を信頼性高く推定可能か？
• RQ4 モジュラーなセンサーデザインは、さまざまな足のサイズや形状に対しても性能を維持できるか？
• RQ5 完全な足底カバレッジシステムと比較して、このシステムの達成可能な精度とコスト効率はどの程度か？

主な発見

• インソールFSRシステムは、全被験者において体重推定の平均誤差が±15%で、挙上・降下作業の検出に成功した。
• かかとの体重低下と中足部の体重上昇という動的体重シフトを特定することで、挙上・降下フェーズの信頼性ある検出が可能となった。
• かかとおよび中足部モジュールから構成されるモジュラーなセンサーデザインにより、個々の足のサイズや形状に制限を受けることなく使用可能となった。
• 片足あたり8つのFSRセンサーのみを用いることで、完全な足底カバレッジシステムと比較して顕著なコスト削減が達成され、ポータビリティも向上した。
• 実験Iでは4回の挙上・降下サイクル、実験IIでは3回のサイクルを正しく同定し、プリリフトおよびプリロアー状態の検出が一貫して行われた。
• FSRシステムは片足あたり0～160 kgの力測定が可能で、最大720 kgの容量を有し、繰り返し試行において一貫した性能を示した。