[論文レビュー] Exploiting Intrinsic Kinematic Null Space for Supernumerary Robotic Limbs Control

Tommaso Lisini Baldi, Nicole D’Aurizio+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 7, 2020

Muscle activation and electromyography studies参考文献 25被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、障害を呈する肢の残存運動制御を活用して直感的に作動自由度を制御する、非自己逐次的制御戦略である暗黙的キネマティックカーネル（IKK）を用いたウェアラブルロボット手指の新規な制御戦略を提案する。この手法により、片手作業中に自然な手のポーズを用いて追加手指を制御可能となり、仮想環境および実環境の両方で平均タスク完了時間が6.34秒で、失敗率も低く抑えられた。

ABSTRACT

Supernumerary robotic limbs (SRLs) gained increasing interest in the last years for their applicability as healthcare and assistive technologies. These devices can either support or augment human sensorimotor capabilities, allowing users to complete tasks that are more complex than those feasible for their natural limbs. However, for a successful coordination between natural and artificial limbs, intuitiveness of interaction and perception of autonomy are key enabling features, especially for people suffering from motor disorders and impairments. The development of suitable human-robot interfaces is thus fundamental to foster the adoption of SRLs. With this work, we describe how to control an extra degree of freedom by taking advantage of what we defined the Intrinsic Kinematic Null Space, i.e. the redundancy of the human kinematic chain involved in the ongoing task. Obtained results demonstrated that the proposed control strategy is effective for performing complex tasks with a supernumerary robotic finger, and that practice improves users' control ability.

研究の動機と目的

• 障害を呈する肢の残存運動機能を活用した、直感的で非侵襲的なウェアラブルロボット手指の制御戦略の開発。
• プッシュボタンなどの明示的コマンドを避けることで、ユーザーの作業負荷と学習負荷を最小限に抑える。
• IKKに基づく制御の実用可能性と使いやすさを、現実世界のピックアンドプレースタスクを用いて評価すること。
• タスク完了時間や失敗率といった定量的指標を用いて、仮想環境および物理的環境におけるユーザーのパフォーマンスを評価すること。

提案手法

• 暗黙的キネマティックカーネル（IKK）は、被験者の障害を呈する肢のキネマティクスからリアルタイムで計算され、冗長な運動パターンから制御信号を抽出する。
• IKKに基づく制御信号は、タスク実行中の自然な手のポーズと同期して、ウェアラブル追加手指の開閉を制御する。
• 制御は、生物学的・生体力学的制約を統合することで、明示的なユーザー命令を必要とせずに滑らかで直感的な制御を実現する。
• リアルタイムのポーズ追跡は、モーションキャプチャまたはセンサデータを用い、タスク実行中に動的にIKK信号を計算する。
• 制御は仮想シミュレーションおよび物理的実験の両方で検証され、ウェアラブルロボット手指プロトタイプを用いて実施された。
• パフォーマンスはタスク完了時間と失敗回数を用いて評価され、失敗は20秒を超えるタスクまたは物体の落下として定義された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 障害を呈する肢の残存運動制御を活用して、ウェアラブル追加手指の自然な制御信号を効果的に生成できるか？
• RQ2 IKKベースの制御は、従来のプッシュボタン方式と比較して、タスク完了時間およびユーザーのパフォーマンスにおいてどのように異なるか？
• RQ3 ユーザーが明示的な命令を一切用いずに、自然な手のポーズのみに依存して追加手指を直感的に制御できる程度はどの程度か？
• RQ4 IKKベースの制御は、異なるユーザーおよびタスクタイプにおいて、どの程度の信頼性と一貫性を示すか？

主な発見

• IKKベースの制御を用いた平均タスク完了時間は6.34秒であり、プッシュボタン方式で観察された11.05秒よりも顕著に速かった。
• IKKベースの制御では、全タスクにおけるユーザー平均の失敗回数が0.71回であったのに対し、プッシュボタン方式では4.0回であった。
• 被験者8は、全タスクを6秒未満で完了し、失敗が一切なかったことから、IKK法による高い信頼性と高速性が示された。
• ロボット手指が完全に開くのに要する最小時間は2秒であり、IKKベースのタスクはすべてこの物理的制限内に収まった。
• ユーザー間でのタスク完了時間の標準偏差は0.71秒であり、一貫性があり予測可能なパフォーマンスであることが示された。
• プッシュボタン条件では10名中4名のユーザーが少なくとも1つのタスクを完了できなかったが、同じタスクセットにおいてIKK条件では失敗報告が一切なかった。