JP2021013962A - パワーアシスト装置 - Google Patents

Abstract

【課題】装着者とパワーアシスト装置とのダイナミックな相互干渉をより効果的に抑制し、かつ、経路追従特性をより効果的に維持することができるパワーアシスト装置を提供する。【解決手段】パワーアシスト装置の閉ループ制御系は、作業座標空間を経路近傍領域と経路近傍領域を外れた外領域に分割し、経路近傍領域では速度場を、外領域では速度場とともに経路の法線方向に力場を設定する速度場力場設計機構と、速度場に対するインピーダンスモデルを設定するインピーダンスモデル設定機構と、インピーダンスモデルに基づき速度追従誤差に対してインピーダンス制御を行う適応制御機構と、を含み、経路近傍領域では、速度追従誤差に応じてインピーダンスモデルのパラメータを調整し、適応制御機構による出力に基づいて制御トルクを算出し、外領域では、閉ループ制御系による出力及び力場に基づいて制御トルクを算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、パワーアシスト装置に関する。

近年、装着者の動作を補助するパワーアシスト装置の制御方法において、ＡＡＮ（Ａｓｓｉｓｔ−ａｓ−Ｎｅｅｄｅｄ）制御の開発が進められている。ＡＡＮ制御とは、装着者が支援を必要とするときにだけ支援を行うようにする制御手法である。すなわち、ＡＡＮ制御では、装着者が自力で目標軌道に倣うことができるときには支援の度合いを小さくし、目標軌道との誤差（目標軌道と実際の装着者の身体の軌道との差）が大きいときには支援の度合いを大きくするようにする。このようなパワーアシスト装置の制御方法について様々な研究がなされている。

成清 辰生、他3名、「速度場制御を用いたパワーアシストロボットのAAN制御」計測自動制御学会ライフエンジニアリング部門シンポジウム2018予稿集pp.85-88、2018年

本発明者らは、パワーアシスト装置において、パワーアシスト装置と装着者のダイナミックな相互干渉を考慮し、ニューラルネットワークを用いた適応制御によるＡＡＮ制御系の制御法を開発した。この制御法の特徴は、（１）目標軌道追従精度と力・トルク支援の大きさを二つのパラメータで指定できること、（２）制御信号によって決まる支援の力・トルクが過大に大きくなり、装着者に危害を与えることがないよう制御信号は任意の範囲に制限できること、である。

上記制御法や一般のパワーアシスト装置の制御法では、基本的には、目標軌道に追従させるようにパワーアシスト装置を制御する。しかしながら、これらの制御法では、実際に装着されたパワーアシスト装置が、目標の時間軌道をイメージしてその時間軌道に正確に追従させるように制御を行っているとは考え難い。むしろ、目標経路のイメージを作り、その目標経路のイメージに沿った、漠然とした制御を行っていると考えられる。

このように、パワーアシスト装置において、目標経路に沿った運動を実現するためには、必ずしも目標の時間軌道に追従させる必要はない。特に、目標の時間軌道と現時点での位置との誤差が大きい場合、時間軌道に追従させるようにすると、過大な入力が発生して、装着者及びパワーアシスト装置にかかる負荷が大きくなってしまう。このため、目標の時間軌道と現時点での位置との誤差が大きい場合には、時間軌道ではなく、ある速度で目標経路へ到達させるようにする速度制御を実行することで軌跡上の運動を実現することが重要である。そのため、目標経路に向かう速度場を定義し、その速度場に沿った制御を行うことがパワーアシスト制御に適していると考えられる。

非特許文献１には、装着者の歩容に応じて作業座標空間上での速度場を設計し、各座標における速度を目標値とし、装着者自身の力で目標速度に追従するときは支援を小さく、目標速度との誤差が大きいときは支援を大きくするＡＮＮ制御が開示されている。一方、非特許文献１に記載のＡＮＮ制御では装着者の発揮するトルク・力とパワーアシスト装置の動的な相互作用を指定することができないため、パワーアシスト装置の操作感の改善に課題が残っていた。

本発明は、以上の背景に鑑みなされたものであり、装着者とパワーアシスト装置とのダイナミックな相互干渉をより効果的に抑制できるとともに、経路追従特性をより効果的に維持することができるパワーアシスト装置を提供することを目的とする。

本発明に係るパワーアシスト装置は、ＡＡＮ制御手法によって制御トルクを制御する閉ループ制御系を備えるもので、前記閉ループ制御系は、作業座標空間を、作業座標空間上において設定された目標経路から一定の距離にある経路近傍領域と、前記経路近傍領域を外れた外領域に分割し、前記経路近傍領域では速度場を設定し、前記外領域では速度場とともに経路の法線方向に力場を設定する速度場力場設計機構と、装着者と前記パワーアシスト装置との動的な相互干渉である未知動特性を考慮した速度場に対するインピーダンスモデルを設定するインピーダンスモデル設定機構と、前記インピーダンスモデルに基づき現在位置における実際の速度と現在位置における目標速度との差である速度追従誤差に対してインピーダンス制御を行い、前記未知動特性はニューラルネットワークにより推定する適応制御機構と、を含み、前記閉ループ制御系において、前記経路近傍領域では、前記速度追従誤差に応じて前記インピーダンスモデルのパラメータを調整し、前記適応制御機構による出力に基づいて制御トルクを算出し、前記外領域では、前記閉ループ制御系による出力、及び力場に基づいて制御トルクを算出するものである。

パワーアシスト装置において、速度場に対するインピーダンスモデルに基づき速度追従誤差に対してインピーダンス制御を行い、経路近傍領域では、速度追従誤差に応じてインピーダンスモデルのパラメータを調整する。このようにすることで、装着者とパワーアシスト装置とのダイナミックな相互干渉をより効果的に抑制することができる。また、外領域に力場を設定することで、目標経路から大きく外れた軌道をとる場合に目標経路へ引き戻す力を発生させることができ、経路追従特性をより効果的に維持することができる。

本発明によれば、装着者とパワーアシスト装置とのダイナミックな相互干渉をより効果的に抑制できるとともに、経路追従特性をより効果的に維持することができるパワーアシスト装置を提供することができる。

本実施の形態にかかるパワーアシスト装置の概略構成を示す模式図である。 装着者がパワーアシスト装置を装着した状態を示す模式図である。 パワーアシスト装置におけるセンサ信号、制御信号の流れを示すブロック図である。 本実施の形態にかかるパワーアシスト装置の制御系の構成を示す模式図である。 作業座標空間において設定された速度場・力場の一例を示す模式図である。 速度場ｖ_ｄの設定について説明する模式図である。 インピーダンスパラメータＤ_ｉの調整状況の一例について示す模式図である。 実験における、相互作用力ｆ_ｅｘｔの絶対値の時間変化を示すグラフである。 パワーアシスト装置１をＡｃｔｉｖｅ ｍｏｄｅで制御しているときの、作業座標におけるハンドルの経路の軌跡を示すグラフである。 速度と相互作用力の時間変化を示すグラフである。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
まず、図１を参照して本実施の形態にかかるパワーアシスト装置１の概略構成について説明する。図１は、本実施の形態にかかるパワーアシスト装置１の概略構成を示す模式図である。図２は、装着者がパワーアシスト装置１を装着した状態を示す模式図である。

パワーアシスト装置１は、装着者の各関節に対して装着者の各関節を回転軸とする制御トルクを付与する駆動源と、ＡＡＮ制御系によって必要時に装着者の補助がなされるように制御トルクを制御する制御部と、を有する。すなわち、図１および図２に示すように、パワーアシスト装置１は、足支持部２１と、下腿支持部材２２と、上腿支持部材２３と、足首関節回転部材２４と、膝関節回転部材２５と、股関節回転部材２６と、制御部としての制御ボックス（Ｉ／Ｏボード）３０と、を備えている。

足支持部２１は、足裏を支持する。下腿支持部材２２は、装着者に装着された際に、下腿に沿って配置される棒状部材である。上腿支持部材２３は上腿に沿って配置される棒状部材である。

足首関節回転部材２４は、足支持部２１と下腿支持部材２２とを回転自在に支持するもので、積極的に回転駆動させるためのサーボモータ等のアクチュエータ２４ａと、ロータリエンコーダ等の角度センサ２４ｂと、を有する。膝関節回転部材２５は、下腿支持部材２２と上腿支持部材２３とを回転自在に支持するもので、積極的に回転駆動させるためのサーボモータ等のアクチュエータ２５ａと、ロータリエンコーダ等の角度センサ２５ｂと、を有する。股関節回転部材２６は、上腿支持部材２３と腰当て部材１５とを回転自在に支持するもので、積極的に回転駆動させるためのサーボモータ等のアクチュエータ２６ａと、ロータリエンコーダ等の角度センサ２６ｂと、を有する。足首関節回転部材２４、膝関節回転部材２５及び股関節回転部材２６における各アクチュエータ（アクチュエータ２４ａ、アクチュエータ２５ａ、アクチュエータ２６ａ）は、装着者の各関節に対して装着者の各関節を回転軸とする制御トルクを付与する駆動源である。

制御部としての制御ボックス３０は、ＡＡＮ制御系によって必要時に装着者の補助がなされるように制御トルクを制御する。制御ボックス３０は、各センサ（角度センサ２４ｂ、２５ｂ、２６ｂ）からのセンサ信号を検出すると共に、各アクチュエータ（アクチュエータ２４ａ、２５ａ、２６ａ）の駆動を制御する。なお、パワーアシスト装置１は、足支持部２１の足裏において、装着者の歩行状況を検出するための少なくとも１つの一軸力覚センサ等の圧力センサ３５を備えていてもよい。また、パワーアシスト装置１は、装着者の背中付近において装着者の胴体の傾きを計測するジャイロセンサ３４を備えていてもよい。

図３は、パワーアシスト装置１におけるセンサ信号、制御信号の流れを示すブロック図である。図３に示すように、制御ボックス３０には、モーションキャプチャにより測定した歩行動作中の健常者の遊脚の足先座標の軌跡が予め入力されている。制御ボックス３０には、角度センサ２４ｂ、２５ｂ、２６ｂから、それぞれ、足首関節回転部材２４、膝関節回転部材２５、股関節回転部材２６の回転角度センサ信号がフィードバックされる。制御ボックス３０では、後述する速度追従誤差などを用いて必要なパワー支援を行うための制御トルクを計算し、サーボドライバを介して駆動信号をアクチュエータ２４ａ、２５ａ、２６ａに出力し、アクチュエータ２４ａ、２５ａ、２６ａを駆動する。足裏の圧力センサ３５からのセンサ信号は足部が床面に接しているかどうかを検出するために用いる。

次に、本実施の形態にかかるパワーアシスト装置１の制御方法について説明する。
パワーアシスト装置の制御系設計においては、装着者とパワーアシスト装置とのダイナミック（動的）な相互干渉を考慮するとともに、制御系の安定性についても考慮する必要がある。装着者とパワーアシスト装置１とのダイナミック（動的）な相互作用を考慮した数式モデルは式（１）のように表される。

式（１）の符号について、ｑは関節座標（関節角度の実測値）、τは制御トルク（出力トルク）である。また、式（１）のパラメータの意味は以下の通りである。

関節座標系で表された数式モデルである式（１）は、作業座標系で表された数式モデルに変換することができる。ここで、作業座標とは、パワーアシスト装置１の作業空間における座標である。以下に示す式（２）のように、作業座標は関節座標の関数として表される。式（２）をｑで偏微分すると式（３）が得られる。式（３）において、Ｊ（ｑ）はヤコビ行列である。

式（２）、（３）の関係を用いて、関節座標系で表された数式モデルである式（１）を変換すると、以下に示す、作業座標系で表された数式モデルである式（４）が得られる。作業座標系で表された数式モデルである式（４）のパラメータの意味は、以下に示す式（５）の通りである。

図４は、本実施の形態にかかるパワーアシスト装置１の制御系の構成を示す模式図である。図４に示すように、パワーアシスト装置１は、ＡＡＮ制御手法によって各アクチュエータ（サーボモータ）に出力する制御トルクτを算出する閉ループ制御系を有する。パワーアシスト装置１の閉ループ制御系は、速度場力場設計機構と、インピーダンスモデル設定機構と、ニューラルネットワーク制御機構と、から構成される。

速度場力場設計機構は、作業座標空間において速度場、力場を設定する。作業座標空間において速度場、力場を設定する具体的な方法については後述する。インピーダンスモデル設定機構は、装着者とパワーアシスト装置との動的な相互干渉である未知動特性を考慮した速度場に対するインピーダンスモデルを設定する。適応制御機構は、インピーダンスモデルに基づき現在位置における実際の速度と現在位置における目標速度との差である速度追従誤差に対してインピーダンス制御を行い、未知動特性はニューラルネットワークにより推定する。

次に、速度場力場設計機構が、作業座標空間において速度場、力場を設定する具体的な方法について説明する。なお、以下の説明では図４についても適宜参照する。
図５は、作業座標空間において設定された速度場・力場の一例を示す模式図である。図５に示すように、まず、作業座標空間を、作業座標空間において設定された目標経路（破線で示されている経路）から一定の距離ｄ_０にある経路近傍領域Ｒ１と、経路近傍領域Ｒ１を外れた外領域Ｒ２に分割する。

作業座標空間において、経路近傍領域Ｒ１では速度場ｖ_ｄが設定される。図６は、速度場ｖ_ｄの設定について説明する模式図である。図６に示すように、まず、パラメトリック曲線Ｃ上にあり、装着者のパワーアシスト装置１を装着している側の脚の足先座標Ｐの最近傍にある点（最近傍点）Ｑを探索する。そして、装着者のパワーアシスト装置１を装着している側の脚の足先座標Ｐから探索した最近傍点Ｑへ向かうベクトルを求める。続いて、探索した最近傍点Ｑにおけるパラメトリック曲線Ｃの接ベクトルを求める。

足先座標Ｐから探索した最近傍点Ｑへ向かうベクトル、及び、最近傍点Ｑにおけるパラメトリック曲線Ｃの接ベクトルに基づいて、速度場ｖ_ｄを算出する。ここで、装着者の身体の対象部位は、例えば、装着者のパワーアシスト装置１を装着している側の脚の足先または関節などである。速度場ｖ_ｄは式（６）のように設定される。

一方、図５において、外領域Ｒ２では速度場ｖ_ｄとともに目標経路の法線方向に力場Ｆ_ｎが設定される。力場Ｆ_ｎは式（７）のように表される。式（７）において、ここで、ｋ_ｎ、ｄ_ｎは調整パラメータである。

上述した、作業座標系で表された数式モデルである式（４）より、速度場に対する目標インピーダンスモデルの式（８）が得られる。ここで、Ｍ_ｉ、Ｄ_ｉはインピーダンスモデルのパラメータ（インピーダンスパラメータ）である。

図４に示す閉ループ制御系において、式（８）の関係を満たすようにしたいが、式（８）は、装着者とパワーアシスト装置１との動的な相互干渉が、完全に既知である場合にのみ実現が可能で、未知である場合には実現不可能である。そこで、図４に示す閉ループ制御系において、インピーダンスモデル出力変数ｖ_ｉを新たに導入した式（９）の関係を満たすインピーダンスモデルを設定する。

以下の式（１０）に示す中間変数ｒを設定し、式（９）を変形すると以下の式（１１）が得られる。式（１１）において、Ｎは物理的にモデル化できないその他の未知動特性である。これを未知外乱と呼ぶ。未知動特性Ｎは式（１２）で表される。

未知動特性Ｎは、上述したようにニューラルネットワークにより推定される。図４に示すニューラルネットワーク制御機構において、式（１０）に示す中間変数ｒを０にするように制御することで、結果的に式（９）が実現される。未知動特性Ｎの推定値は式（１３）のように表される。ここで、σ（ｚ）は、活性化関数としての動径基底関数である。

図４に示す閉ループ制御系において、制御トルクτは式（１４）で表される。Ｊはヤコビ行列、Ｔａｎｈ（ｒ）はデッドゾーン関数、Ｋ_ｒは任意に設定されるパラメータである。

式（７）に示すように、経路近傍領域Ｒ１（図５参照）では力場Ｆ_ｎは０になる。よって、図４に示す閉ループ制御系において、経路近傍領域Ｒ１では、式（１４）の制御トルクτが適応制御機構による出力に基づいて算出される。一方、図４に示す閉ループ制御系において、外領域Ｒ２（図５参照）では、式（１４）の制御トルクτが適応制御機構による出力、及び力場Ｆ_ｎに基づいて算出される。

図５に示す経路近傍領域Ｒ１では、インピーダンスパラメータＭ_ｉ、Ｄ_ｉが速度追従誤差に応じて調整される。図７は、インピーダンスパラメータＤ_ｉの調整状況の一例について示す模式図である。図７に示すように、ｒが、−γより小さいとき、またはγより大きいときにはＤ_ｉはＤ_Ｍに設定される。ｒが、−γ以上γ以下のときにはＤ_ｉはＤ_０に設定される。

次に、本実施の形態にかかるパワーアシスト装置１の効果を確認する実験について説明する。本実験において用いるパワーアシスト装置１は、装着者に対して作用力を及ぼすハンドルを備え、アクティブモード（Ａｃｔｉｖｅ ｍｏｄｅ）とパッシブモード（Ｐａｓｓｉｖｅ ｍｏｄｅ）の２つの制御モードを有する。ここで、アクティブモードは、装着者が目標経路に沿ってパワーアシスト装置１のハンドルを動かすモードである。パッシブモードは、ハンドルが目標経路の沿うようにパワーアシスト装置１がハンドルを動かすモードである。

図８は、実験における、相互作用力ｆ_ｅｘｔの絶対値の時間変化を示すグラフである。ここで、横軸は時間［ｓｅｃ］、縦軸は相互作用力ｆ_ｅｘｔの絶対値［Ｎ］である。また、図８において、アクティブモードをＬ１、パッシブモード１をＬ２、パッシブモード２をＬ３で示す。なお、パッシブモード１の方がパッシブモード２よりも制御ゲインが小さく設定されている。

図８に示すように、アクティブモードでは、速度場誤差が小さいため、目標インピーダンスも小さな値に指定される。このため、装着者とパワーアシスト装置１の相互作用力ｆ_ｅｘｔは小さな値となり、パワーアシスト装置１は装着者の発揮力に応じた支援を行っていることが分かる。一方、パッシブモード１及びパッシブモード２では、装着者はハンドルに上に手を置いているだけの状態であるため、目標経路に沿った運動を実行するためにはパワーアシスト装置１が大きな相互作用力ｆ_ｅｘｔでハンドルを動かしていることが分かる。これは、装着者の腕がパワーアシスト装置１の負荷となり、結果的にｆ_ｅｘｔが大きくなっていると考えられる。

図９は、パワーアシスト装置１をアクティブモードで制御しているときの、作業座標におけるハンドルの経路の軌跡を示すグラフである。ここで、横軸はハンドルの所定位置のｘ座標［ｍ］、縦軸はハンドルの所定位置のｙ座標［ｍ］である。図１０は、速度と相互作用力の時間変化を示すグラフである。上段のグラフにおいて、横軸は時間［ｓｅｃ］、縦軸は速度［ｍ／ｓ］である。下段のグラフにおいて、横軸は時間［ｓｅｃ］、縦軸は力［Ｎ］である。上段の左側のグラフにはＶ_ｒ、Ｖ_ｉのｘ軸方向成分を示し、上段の右側のグラフにはＶ_ｒ、Ｖ_ｉのｙ軸方向成分を示す。また、下段の左側のグラフには相互作用力ｆ_ｅｘｔのｘ軸方向成分ｆｘを示し、上段の右側のグラフには相互作用力ｆ_ｅｘｔのｙ軸方向成分ｆｙを示す。

図９及び図１０に示すように、最初の２０秒間は、装着者が目標経路に追従するようにハンドルを動かしている。このため、パワーアシスト装置１と装着者との相互作用力ｆ_ｅｘｔは相対的に小さくなっている。一方、２０秒から４０秒の間は、装着者が意図的に目標経路を外れるようにハンドルを動かしている。このとき、力場によりパワーアシスト装置１と装着者との相互作用力ｆ_ｅｘｔは非常に大きくなり、ハンドルの軌跡を目標経路から一定の距離にある経路近傍領域へと戻そうとしていることが分かる。以上より、本実施の形態にかかるパワーアシスト装置１では、装着者が支援を必要とするときにだけ適切に支援が行われていることが確認できた。

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。

１ パワーアシスト装置
１５ 腰当て部材
２１ 足支持部
２２ 下腿支持部材
２３ 上腿支持部材
２４ 足首関節回転部材
２４ａ、２５ａ、２６ａ アクチュエータ
２４ｂ、２５ｂ、２６ｂ 角度センサ
２５ 膝関節回転部材
２６ 股関節回転部材
３０ 制御ボックス
３４ ジャイロセンサ
３５ 圧力センサ

Claims (1)

1. ＡＡＮ制御手法によって制御トルクを制御する閉ループ制御系を備えるパワーアシスト装置であって、
   前記閉ループ制御系は、
   作業座標空間を、作業座標空間上において設定された目標経路から一定の距離にある経路近傍領域と、前記経路近傍領域を外れた外領域に分割し、前記経路近傍領域では速度場を設定し、前記外領域では速度場とともに経路の法線方向に力場を設定する速度場力場設計機構と、
   装着者と前記パワーアシスト装置との動的な相互干渉である未知動特性を考慮した速度場に対するインピーダンスモデルを設定するインピーダンスモデル設定機構と、
   前記インピーダンスモデルに基づき現在位置における実際の速度と現在位置における目標速度との差である速度追従誤差に対してインピーダンス制御を行い、前記未知動特性はニューラルネットワークにより推定する適応制御機構と、を含み、
   前記閉ループ制御系において、
   前記経路近傍領域では、前記速度追従誤差に応じて前記インピーダンスモデルのパラメータを調整し、前記適応制御機構による出力に基づいて制御トルクを算出し、
   前記外領域では、前記閉ループ制御系による出力、及び力場に基づいて制御トルクを算出する、パワーアシスト装置。

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