[論文レビュー] Control of Separable Subsystems with Application to Prostheses

Rachel Gehlhar, Jenna Reher+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 6, 2019

Prosthetics and Rehabilitation Robotics参考文献 22被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、非線形力学系における分離可能な部分系を制御するための新規フレームワークを提示する。このフレームワークにより、測定可能な状態と入力のみを用いて、モデル依存の制御器を下肢義手に適用可能となる。局所的情報に基づいて等価な部分系を構築することで、完全なシステム安定性を達成し、人間の力学的特性を完全に把握したフィードバック線形化制御器と同等の性能を実現する。シミュレーションにより、同様の性能を示すアムプティート義手システムで検証された。

ABSTRACT

Nonlinear control methodologies have successfully realized stable human-like walking on powered prostheses. However, these methods are typically restricted to model independent controllers due to the unknown human dynamics acting on the prosthesis. This paper overcomes this restriction by introducing the notion of a separable subsystem control law, independent of the full system dynamics. By constructing an equivalent subsystem, we calculate the control law with local information. We build a subsystem model of a general open-chain manipulator to demonstrate the control method's applicability. Employing these methods for an amputee-prosthesis model, we develop a model dependent prosthesis controller that relies solely on measurable states and inputs but is equivalent to a controller developed with knowledge of the human dynamics and states. We demonstrate the results through simulating an amputee-prosthesis system and show the model dependent prosthesis controller performs identically to a feedback linearizing controller based on the whole system, confirming the equivalency.

研究の動機と目的

• 人間の力学的特性や状態が未知である状況下で、安定かつモデル依存の義手制御器を設計する課題に対処すること。
• 完全なシステムのフィードバック線形化制御器と同等の安定性を保証する、分離可能な部分系の一般化された制御フレームワークを開発すること。
• フィードバック線形化のような高度な非線形制御手法を、システム全体の情報が限られた義手部分系に適用可能とすること。
• 実際のアムプティート義手モデルにおける部分系制御の妥当性と同等性を、シミュレーションによって示すこと。

提案手法

• 本論文は、部分系自身の力学的特性と測定可能な状態にのみ依存する「分離可能な部分系制御則」の概念を導入する。
• グローバルな姿勢、速度、およびソケット接続部の相互作用力といった測定可能な量を用いて、等価な部分系モデルを構築する。
• リーマン微分と相対次数解析を用いて、部分系に対するフィードバック線形化制御則を導出する。これにより、完全なシステム制御器と同等の挙動を保証する。
• この方法により、人間-義手システムの力学的特性を完全に把握した状態で設計された制御器と同一の制御入力とシステム安定性を部分系制御器が達成することが証明される。
• 65.8 kgの女性アムプティート義手モデルを用いたシミュレーションにより、完全なシステム制御器と部分系制御器の両方を適用し、同一の制御入力と状態軌道が得られることを確認した。
• より重い90.7 kgのモデルへの応用により、力と運動データが測定可能である限り、人間のパラメータ変動に対してもロバストであることが確認された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人間の力学的特性や状態が不明である状況下でも、義手部分系のモデル依存制御器を設計可能か？
• RQ2 完全なシステムのフィードバック線形化制御器と同等の制御則を、分離可能な部分系に構築可能か？
• RQ3 人間の力学的特性の情報が欠落している状況下でも、義手部分系の局所的測定値のみを用いて、完全なアムプティート義手システムの安定性と性能を維持可能か？
• RQ4 力と運動データのみが利用可能である条件下で、人間の体格が変化しても部分系制御則の性能は維持可能か？

主な発見

• 部分系制御則は、完全なシステムのフィードバック線形化制御器と同一の制御入力とシステム軌道を達成し、理論的同等性を確認した。
• シミュレーション結果から、100ステップの歩行において、所望の歩行軌道を正確に追従し、膝関節および足首関節で安定な周期的軌道が得られた。
• 人間の質量が24.9 kg増加しても制御性能が維持されることから、人間のパラメータ変動に対してロバストであることが示された。
• 義手部分系の位相ポートレートから、ステンスおよびノンステンス領域の両方で安定な周期的挙動が確認された。
• 本手法により、人間の力学的特性が未知であっても、高度な非線形制御技術を義手に適用可能とし、形式的な安定性保証が可能となった。
• 本フレームワークは、動的環境と相互作用する他のロボットシステムへも一般化可能であり、システム全体の情報が限られた状況下でもモデル依存制御が可能となる。