[論文レビュー] RoboWalk: Explicit Augmented Human-Robot Dynamics Modeling for Design Optimization

S. Ali A. Moosavian, Mahdi Nabipour+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 9, 2019

Prosthetics and Rehabilitation Robotics参考文献 53被引用数 8

ひとこと要約

本論文では、ニュートン法を用いて人間とロボットの多剛体運動学的木構造の動的モデルを明示的に導出する、アンダーアクチュエーテッド下肢外骨格RoboWalkを提案する。モデルは関節トルクと床反力の分析のために拡張され、人間を含む粒子群最適化（PSO）フレームワークを用いて最適化され、人間の関節トルク要求を低減するとともに、不必要な撹乱力を排除しながらモーター負荷とシステム重量を最小限に抑える。

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.

研究の動機と目的

• 人間-外骨格システムの詳細な動的モデルを構築し、力とトルクの正確な予測を可能にする。
• アンダーアクチュエーテッド外骨格において生じる不必要な撹乱力の課題を解決する。
• 支援行動を最大化し、モーター負荷とシステム重量を最小限に抑えるように外骨格設計を最適化する。
• 人間を含むフィードバックを最適化プロセスに統合し、現実的な性能評価を実現する。
• 動的モデルの正確性を検証するため、再帰的ニュートン・オアラー法（RNEA）と比較する。

提案手法

• 多剛体運動学的木構造にニュートン法を適用し、人間とロボットの動的モデルを別々に導出する。
• 個々の動的モデルを拡張し、システムレベルの関節トルクと床反力の分析を可能にする。
• 人間の関節トルクと外骨格モーター負荷を最小化する最適化問題を定式化する。
• 現実の相互作用ダイナミクスをシミュレートするため、人間を含む最適化戦略を実装する。
• 粒子群最適化（PSO）を用いて多目的設計最適化問題を解く。
• 再帰的ニュートン・オアラー法（RNEA）との比較により、動的モデルの妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人間-外骨格システムの明示的動的モデル化は、関節トルクと地面反力の予測精度をどのように向上させるか？
• RQ2 歩行中にアンダーアクチュエーテッド外骨格で生じる不必要な撹乱力の原因とその影響は何か？
• RQ3 最適化により、人間の関節トルク要求をどれほど低減でき、同時に外骨格モーター負荷と重量を最小限に抑えることができるか？
• RQ4 人間を含むフィードバックを統合することで、外骨格設計最適化の現実性と有効性はどのように向上するか？
• RQ5 PSOは、動的モデルの忠実性を保ちつつ、外骨格設計における多目的最適化問題を効果的に解けるか？

主な発見

• ニュートン法に基づく動的モデルは、再帰的ニュートン・オアラー法（RNEA）の結果と強く一致し、その正確性が裏付けられた。
• 拡張された動的モデルは、外骨格支援歩行中の人体に作用する撹乱力の特定と定量的評価に成功した。
• PSOによる最適化により、人間の関節トルク要求が顕著に低減され、支援性能が向上した。
• 最適化された設計により、RoboWalkのモーター負荷要件が低減され、エネルギー効率が向上した。
• 最終的な設計は、効果的な力伝達と安定性を維持しながら、システム重量が低減された。
• 人間を含むフィードバック最適化フレームワークは、現実的な相互作用ダイナミクスのシミュレーションと設計結果の改善に有効であることが示された。