[논문 리뷰] RoboWalk: Explicit Augmented Human-Robot Dynamics Modeling for Design Optimization

S. Ali A. Moosavian, Mahdi Nabipour외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 07. 09.

Prosthetics and Rehabilitation Robotics참고 문헌 53인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 뉴턴의 방법을 사용하여 인간과 로봇의 다체계 운동역학 트리 역학을 명시적으로 모델링한, 액추에이티드가 부족한 하지 외골격 RoboWalk를 제안한다. 이 모델은 관절 토크와 바닥 반력 분석을 위해 보완되었으며, 인간을 포함한 입자 군집 최적화(PSO) 프레임워크를 통해 최적화되어 인간의 관절 토크 요구량을 감소시키고 불필요한 외부 힘을 제거하면서 모터 부하와 시스템 무게를 최소화한다.

ABSTRACT

Utilizing orthoses and exoskeleton technology in various applications and medical industries, particularly to help elderly and ordinary people in their daily activities is a new growing field for research institutes. In this paper, after introducing an assistive lower limb exoskeleton (RoboWalk), the dynamics models of both multi-body kinematic tree structure human and robot is derived separately, using Newton's method. The obtained models are then verified by comparing the results with those of the Recursive Newton-Euler Algorithms (RNEA). These models are then augmented to investigate the RoboWalk joint torques, and those of the human body, and also the floor reaction force of the complete system. Since RoboWalk is an under-actuated robot, despite the assistive force, an undesirable disturbing force exerts to the human. So, optimization strategies are proposed to find an optimal design to maximize the assistive behavior of RoboWalk and reduce joint torques of the human body as a result. To this end, a human-in-the-loop optimization algorithm will be used. The solution of this optimization problem is carried out by Particle Swarm Optimization (PSO) method. The designed analysis and the optimization results demonstrate the effectiveness of the proposed approaches, leading to the elimination of disturbing forces, lower torque demand for RoboWalk motors and lower weights.

연구 동기 및 목표

• 정확한 힘과 토크 예측을 위해 인간-외골격 시스템의 상세한 역학 모델을 개발하기 위해.
• 액추에이티드가 부족한 외골격에서 인간의 관절 토크를 증가시키는 불필요한 외부 힘의 문제를 해결하기 위해.
• 외골격 설계를 최적화하여 보조 행동을 극대화하고 모터 부하 및 시스템 무게를 최소화하기 위해.
• 실제 성능 평가를 위해 인간을 포함한 최적화 과정에 피드백을 통합하기 위해.
• 정확성을 위해 역동적 모델을 재귀 뉴턴-오일러 알고리즘(RNEA)과 비교하여 검증하기 위해.

제안 방법

• 다체계 운동역학 트리 구조에 뉴턴의 방법을 적용하여 인간과 로봇의 역학을 별도로 유도하기 위해.
• 개별 역학 모델을 보완하여 시스템 수준의 관절 토크와 바닥 반력 분석을 수행하기 위해.
• 인간의 관절 토크와 외골격 모터 부하를 최소화하는 최적화 문제를 수립하기 위해.
• 실제 상호작용 역학을 시뮬레이션하기 위해 인간을 포함한 최적화 전략을 구현하기 위해.
• 다목적 설계 최적화 문제를 해결하기 위해 입자 군집 최적화(PSO)를 적용하기 위해.
• 결과를 재귀 뉴턴-오일러 알고리즘(RNEA)과 비교하여 역학 모델의 정확성을 검증하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인간-외골격 시스템의 명시적 역학 모델링은 관절 토크와 지면 반력 예측 정확도를 어떻게 향상시키는가?
• RQ2 운동 중 액추에이티드가 부족한 외골격에서 불필요한 외부 힘의 원인과 영향은 무엇인가?
• RQ3 최적화를 통해 인간의 관절 토크 요구량은 얼마나 감소시킬 수 있으며, 동시에 외골격 모터 부하와 무게는 어떻게 최소화할 수 있는가?
• RQ4 인간을 포함한 피드백 통합은 외골격 설계 최적화의 현실성과 효과를 어떻게 향상시키는가?
• RQ5 PSO는 역학 모델의 정밀도를 유지하면서도 외골격 설계의 다목적 최적화 문제를 효과적으로 해결할 수 있는가?

주요 결과

• 뉴턴 기반의 역학 모델은 재귀 뉴턴-오일러 알고리즘(RNEA) 결과와 강한 일치를 보이며 정확도가 검증되었다.
• 보완된 역학 모델은 외골격 보조 보행 중 인간 신체에 작용하는 외부 힘을 성공적으로 특정하고 정량화하였다.
• PSO를 통한 최적화로 인간의 관절 토크 요구량이 크게 감소하여 보조 성능이 향상되었다.
• 최적화된 설계는 RoboWalk의 모터 부하 요구량을 낮춰 에너지 효율성을 향상시켰다.
• 최종 설계는 효과적인 힘 전달과 안정성을 유지하면서도 시스템 무게를 감소시켰다.
• 인간을 포함한 최적화 프레임워크는 실제 상호작용 역학을 효과적으로 시뮬레이션하고 설계 결과를 향상시키는 데 성공하였다.