[論文レビュー] Design of the Anatomically Correct, Biomechatronic Hand

Benedek Jozsef Tasi, Miklós Koller+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 17, 2019

Robot Manipulation and Learning参考文献 22被引用数 10

ひとこと要約

本論文では、人間の手の機動性を正確に再現することを目的とした解剖学的に正確なバイオメカトロニクス的（ACB）ハンドを提示する。骨、靭帯、筋肉、腱、プルリー構造の生物学的力学的妥当なモデルを統合することで、ACBハンドは人間と同等の協応的運動を達成し、指先の軌跡解析、Kapandjiテスト、GRASP分類法のパフォーマンスを通じて実証された。

ABSTRACT

Following the recent advances in the field of robotic hand development, it can be inferred that the greatest challenge lies in restoring not just general functionality, but the delicate dexterity of the human hand. Results from studying its movement kinematics and dynamics indicate that the intricate anatomical features and structural details are essential for producing such versatility. To address this, we present the Anatomically Correct, Biomechatronic (ACB) Hand, by explaining the purpose and implementation of every functionally significant bone, ligament, finger-actuating intrinsic and extrinsic muscle, tendinous network and pulley system. We biomechanically validate our results using Landsmeers models, and demonstrate the hands performance by examining the execution of certain synergistic movements, analyzing fingertip trajectories, performing the Kapandji test, and realizing the GRASP taxonomy. This study aims to promote how anatomically accurate design considerations can assist in consequentially attaining more human-like functionality, while still allowing for robust structural elements towards advancing research in hand biomechanics, prosthetics and teleoperation.

研究の動機と目的

• ロボットシステムにおいて、人間の手の微細な機動性を再現するという継続的な課題に対処すること。
• 自然な手の運動に不可欠な機能的意義を持つ解剖学的構造（骨、靭帯、筋肉、腱、プルリー構造）を特定し、実装すること。
• Landsmeersモデルを用いた生物学的力学的妥当性の検証と、標準化された手の機能テストを通じたパフォーマンスの実証。
• 構造的頑丈さと解剖学的正確性を備えたロボットハンド設計を提供することで、補装、遠隔操作、手の生物学的力学研究を前進させること。

提案手法

• 人体の骨格および軟部組織の構造を模倣した、24自由度の全スケールのロボットハンドの設計。
• 外在的および内在的筋肉を腱駆動方式で実装し、人間の筋肉-腱ダイナミクスを再現。
• 詳細な腱ネットワークとプルリー構造を統合し、現実的な腱の経路と力の伝達を確保。
• 関節運動および力の分布の生物学的力学的妥当性を検証するためにLandsmeersモデルの使用。
• 協応的運動解析、指先の軌跡追跡、標準化された機能テストによるパフォーマンス評価。
• GRASP分類法を用いて、多様な把持タスクを実行できる能力の評価。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人間の手の解剖学的複雑性を再現することで、ロボットハンドはどのように人間と同等の機動性を達成できるか？
• RQ2 内在的筋肉およびプルリー構造は、微細な運動制御と把持安定性を実現するために果たす役割は何か？
• RQ3 簡略化されたロボットハンド設計と比較して、解剖学的正確性が機能的パフォーマンスにどの程度向上効果をもたらすか？
• RQ4 生物学的力学的妥当なモデルは、ロボットシステムにおける現実的な手の運動および力の分布を予測できるか？
• RQ5 ACBハンドは、KapandjiテストやGRASP分類法といった標準化された機能的評価において、どのようにパフォーマンスを示すか？

主な発見

• ACBハンドは、指先の軌跡が生物学的データとよく一致する人間の手の主要な協応的運動を成功裏に再現した。
• Kapandjiテストの結果、中手骨-中手指節関節および近位指骨間関節における十分な可動域が達成されたことが確認された。
• GRASP分類法の評価により、ACBハンドがパワー握り、正確握り、球体握りを含むすべての主要な握り方を実行できることを示した。
• Landsmeersモデルを用いた生物学的力学的妥当性の検証により、手全体の可動域において正確な関節力および運動の予測が確認された。
• 完全な腱ネットワークとプルリー構造の統合により、腱の安定性および力の伝達効率が顕著に向上した。
• 構造的頑丈さを維持したまま高い解剖学的正確性を達成したため、研究および補装用途における信頼性の高い長期運用が可能となった。