[论文解读] Characterizing Lifting and Lowering Activities with Insole FSR sensors in Industrial Exoskeletons

Luis A. Mateos|arXiv (Cornell University)|Jun 16, 2017

Prosthetics and Rehabilitation Robotics参考文献 13被引用 3

一句话总结

本论文提出了一种低成本、模块化的鞋垫 FSR 传感器系统，配备八个力传感器（每只脚两个模块），用于检测工业外骨骼在举升和下放任务期间的动态体重变化。通过监测脚跟和跖骨的压力变化，该系统可实现实时检测举升和下放动作，平均误差为15%，使外骨骼能够在无需用户手动控制的情况下触发辅助力。

ABSTRACT

This paper presents an insole FSR (Force Sensing Resistor) to dynamically detect weight variations in an exoskeleton system. The proposed methodology is intended for tasks of lifting and lowering heavy weights with an industrial exoskeleton to substantially reduce spinal loads during these manual handling activities. Instead of extensively placing high-dense force sensors by covering the whole plantar area, as most of commercial applications do, we integrate only a few force sensors in specific plantar area, so that the sensory system is not restricted to an individual foot size and shape, and on the other hand has relatively lower material cost. Industrial exoskeletons are intended to assist workers when handling heavy goods. With this in mind, wearers are not able to use their hands to control the exoskeleton since they use them to handle the goods. Therefore, the exoskeleton controller is required to indirectly infer how much and when the wearer requires assistance for lifting or lowering a heavy weight. Our approach of dynamically detect and characterize the increment/decrement of weight, as well as the rising/falling edge, enables the exoskeleton's controller to trigger the request of assistive force to the actuators.

研究动机与目标

• 开发一种低成本、非侵入式的工业外骨骼传感系统，不限制脚的尺寸或形状。
• 解决工业环境中工人需双手自由进行举升作业时的免提控制挑战。
• 使用最少数量的力传感器而非全足底覆盖，实现实时检测举升和下放动作。
• 与高密度商用足底压力系统相比，降低材料成本并提升便携性。
• 将传感器系统集成到普通鞋履或外骨骼中，适用于工业部署。

提出的方法

• 使用八个薄膜 FSR 传感器（每只脚四个），分为两个模块化单元：一个置于脚跟下方，一个置于跖骨下方。
• 将传感器集成到柔性鞋垫中，可适配标准鞋履和外骨骼，无需定制。
• 实施一种实时算法，通过0.25秒的时间间隔检测体重变化，以识别举升和下放阶段。
• 以基础体重（用户站立时的体重）为参考，检测预举升状态（体重下降）和预下放状态（体重上升）。
• 在预举升标志触发后，当体重超过基础体重时触发举升检测；在预下放标志触发后，当体重低于基础体重时触发下放检测。
• 由于各传感器具有独特的力-电阻曲线，因此对每个传感器进行单独校准，以提高精度。

实验结果

研究问题

• RQ1 在关键足底位置布置最少数量的 FSR 传感器，是否能可靠检测工业外骨骼中的举升和下放动作？
• RQ2 仅使用脚跟和跖骨传感器进行体重估计，与真实值相比的准确度如何？
• RQ3 是否可以利用动态体重变化（如预举升时的体重下降、预下放时的体重上升）可靠推断用户意图，而无需直接控制输入？
• RQ4 模块化传感器设计在不同脚型和尺寸下，性能保持程度如何？
• RQ5 与全足底覆盖系统相比，该系统的可实现准确度和成本效益如何？

主要发现

• 鞋垫 FSR 系统在所有测试受试者中，体重估计的平均误差为±15%，成功检测了举升和下放动作。
• 通过识别动态体重转移（举升前的体重下降和下放前的体重上升），系统实现了对举升和下放阶段的可靠检测。
• 模块化传感器配置（脚跟和跖骨模块）使系统对个体脚的尺寸和形状无限制。
• 通过仅使用每只脚八个 FSR 传感器，系统展现出良好的便携性和低成本特性，与全足底覆盖系统相比显著降低了成本。
• 在实验一中，该算法正确识别了四组举升/下放循环，在实验二中识别了三组，且对预举升和预下放状态的检测保持一致。
• FSR 系统可测量每只脚0至160公斤的力，最大承载能力为720公斤，并在重复试验中表现出一致的性能。