JP6055985B2 - パワーアシストロボット - Google Patents
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Description
上述のとおり、従来のように、式(1)に従うフィードバックを行った場合、EMG信号により推定される関節駆動力τemgが人が必要とするτh*であると解釈されている背景がある。そして、一般的に、EMGのフィードバックゲインを高くすると、ヒト-ロボットインタラクションを含む系全体が不安定になるという問題がある。
[筋電位からの関節駆動力τemgの推定]
次に、以下では、筋電位から関節駆動力τemgを推定することを考える。
(筋電位に基づく関節駆動トルクの推定)
特に限定されないが、たとえば、使用者の脚部には、臀部の関節角を検出するための角度計と、膝の関節角を検出するための角度計と、くるぶし部分の角度を検出するための角度系とが装着されており、また、使用者の脚部には、後に説明するように、使用者の脚部の筋電位を計測するための筋電センサが装着されているものとする。
公知文献2:S. Stroeve, “Learning combined feedback and feedforward control of a musculoskeletal system,” Biological Cybernetics, vol. 75, no. 1, pp. 73-83, 1996.
この非線形変換を機械学習(ニューラルネットワークなど)で学習するアプローチでは、筋電位から直接関節トルクτemgへの変換を実験データより推定し、フィードバック制御が試みられている。
[EMG信号から膝駆動トルクを算出するモデルの構築(キャリブレーション)]
本実施の形態では、生体力学的な知見に基づき筋活性度から筋張力の非線形変換を考え、線形モデルを仮定したキャリブレーションにより、筋の太さや種類およびインピーダンスや電極位置の変化といった実験設定によって変化する対象を考慮する。本実施の形態では、筋張力算出部2104において実行される、筋i
の活動度qiから筋張力ζiへの変換は、以下の近似関数を用いる。ここで、「筋i」とは、筋電位測定のためにユーザの体表につけられた電極のチャネルを示す。そして、電極のチャネル番号と、その電極がいずれの筋肉につけられているかについての対応関係については、記憶装置内に予め格納されているものとする。
の線形化を目的とするため、解剖学的な筋の最大力は1とした。k(…)とh(…,…)は、以下のように、筋繊維に依存する2つのパラメータ(a1とa2)を持つ関数である。
(筋電位フィルタリング)
図6は、EMG信号フィルタ部2102による筋電位デジタルフィルタの処理を示すフローチャートである。
(線形トルク推定モデル)
本実施の形態では、関節トルク算出部2106の実行するEMG信号からの関節駆動トルク推定は、以下のようにして行う。
(インタラクションを考慮したフィードフォワードのアシストトルク調整)
式(3)では筋電位から推定された関節角駆動トルクに加え、インタラクショントルクにより発生するアシストトルクでフォードバック量を調整している。本実施の形態では人およびロボットの運動学的なモデルよりフィードフォワード的に扱う。
[1軸アシスト装置についての実験]
以下では、本実施の形態の制御方式の有用性を確認するために、1軸アシスト装置による筋電位に基づくトルクフォードバックのシミュレーションと実機により従来手法(式(1))と本実施の形態の手法(式(8))を比較した結果について説明する。
(1軸アシスト装置のシミュレーション)
図7は、シミュレーションでの関節角度、人の筋活性、1軸アシスト装置によるアシスト力、およびロボットと人のトルクを比較して示す図である。
以下では、空電ハイブリッド式アクチュエータ用のトルク制御器による力制御可能な1軸アシスト装置について説明する。エアマッスルPAMは非常に大きな力を発生するため、高強力・高弾性の化繊ワイヤであっても伸びがモデルの誤差の原因となる。「腱スプリングモデル」を仮定した力制御と小型のモーターが発生するトルクにより、緻密な関節トルク制御が可能である。
したがって、特に限定されないが、たとえば、内部制御装置10が、第一の閾値よりも(「より」は「以上」も含む、とする)高周波であるトルクに対して電動モータ312を追加動作させることは好適である。 なお、追加動作とは、エアマッスル302および304に加えて電動モータ312を動作させることである。ここで、第一の閾値は、例えば、3Hzである。
空圧式エアマッスル、ワイヤおよびプーリを含む空圧式アクチュエーターは、人間の筋肉と多くの共通点を持っている。
公知文献6:D.G. Caldwell, A. Razak, and MJ Goodwin. Braided pneumatic muscle actuators. In Proceedings of the IFAC Conference on Intelligent Autonomous Vehicles, pp. 507-512, 1993.
空気シリンダーと異なり、関節角が変化することによってトルクは非線形に変化する。
運動上の制約条件が常に不変であるという仮定の下では、空圧式エアマッスルの圧力は常に同じ均衡点での収縮割合ε(p)を与えることになる。すなわち、収縮割合ε(p)は、圧力pの関数となる。
しかしながら、一般的には、運動上の制約条件をダイナミックに変更し、異なる外力Fと釣り合うので、この仮定は、上述したような外骨格型ロボットにおいては、厳密には成り立たない。
上述したような液晶ポリマー繊維製のワイヤは、高強力高弾性率を有するので、通常は、張力に対して長さが変化しないとの近似がよく成り立つ。高強度・高弾性率繊維としては、ベクトラン(登録商標)のようなポリアリレート繊維の他に、たとえば、超高分子量ポリエチレン繊維、PBO繊維などがある。
すなわち、このモデルでは、腱ワイヤ(ポリアリレート繊維などの液晶ポリマー繊維製のワイヤ)は、バネに近似され、Δεは、力によって引き起こされた余分なエアマッスルの収縮であり、kはばね定数である。つまり、腱が力によって伸びる分、空圧式エアマッスルは、余分に収縮することが必要になる。このようにバネに近似される腱ワイヤのことを「腱スプリング」と呼ぶことにする。
2次式の係数には、以下の関係が成り立つ。
(1軸アシストシステムによる実験)
図11は、1軸アシスト装置の実験セットアップの外観を示す図である。
Claims (6)
- ユーザの筋骨格系運動の支援をするためのパワーアシストロボットであって、
外骨格に対応するフレーム構造と、
前記筋骨格系運動において対象となる前記ユーザの関節にサポート力を与えるように配置される能動関節
と、
前記能動関節による前記サポート力を受ける前記ユーザの筋肉の筋電位を計測するための筋電位計測手段と、
前記能動関節に対するトルク制御により前記能動関節を動作させる制御部とを備え、
前記制御部は、前記筋電位のフィードバックに基づくアシスト力のフィードバック制御において、前記能動関節が発生すべき目標トルクを、前記筋電位から推定される前記ユーザの関節駆動トルクに第1のフィードバック係数を乗じた値と前記アシスト力を発生するためのアシストトルクに第2のフィードバック係数を乗じた値の和として制御する、パワーアシストロボット。 - 前記制御部は、
前記計測された筋電位を非線形モデルにより筋張力に変換し、前記筋張力を線形モデルにより前記関節駆動トルクに変換する関節トルク変換手段と、
前記関節駆動トルクと、前記能動関節の発生するアシストトルクとに基づき、前記目標トルクを算出する目標トルク算出手段と、
前記目標トルクから前記能動関節の駆動を制御する制御信号を生成する制御信号生成手段とを含む、請求項1記載のパワーアシストロボット。 - 前記目標トルク算出手段は、前記アシストトルクを、前記目標トルクに、前記目標トルクから前記アシスト力へ変換するヤコビアンと、ユーザの関節角変化に対する前記ユーザと前記パワーアシストロボットとのインタラクション部分の位置変化を表すヤコビアンの転置とを乗じた値として算出する、請求項2記載のパワーアシストロボット。
- 各前記能動関節は、
エアマッスルと、
電動モータと、
前記エアマッスルからの第1の駆動力と前記電動モータからの第2の駆動力とを合成して前記能動関節の屈伸を駆動するための駆動力合成手段と、
前記エアマッスルからの前記第1の駆動力を前記駆動力合成手段に伝達するためのワイヤとを含み、
前記制御部は、
前記ワイヤを所定のバネ定数で表されるバネとした力学モデルと前記エアマッスルの収縮割合に対する前記第1の駆動力の所定の関係を表す駆動力モデルとの組合せの逆モデルにより、前記第1の駆動力を生成するために前記エアマッスルに加える圧力を制御する、請求項1〜3のいずれか1項に記載のパワーアシストロボット。 - 各前記能動関節の関節角を検出するための第1のセンサをさらに備え、
前記制御部は、
前記第1のセンサの検出結果により、前記エアマッスルの前記収縮割合を検知する、請求項4記載のパワーアシストロボット。 - 各前記エアマッスルにおいて、前記エアマッスルと前記ワイヤとの接合部に設けられ、前記エアマッスルからの前記第1の駆動力の大きさを検出するための第2のセンサをさらに備え、
前記制御部は、
前記第2のセンサの検出結果に応じて、前記エアマッスルの前記第1の駆動力および前記電動モータからの前記第2の駆動力とを制御する、請求項4または5に載のパワーアシストロボット。
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