著者:  （１）ウォータールー大学機械・メカトロニクス工学部、モハマド・シュシュタリ（smshushtari@uwaterloo.ca）  （２）ハンブルク工科大学機械海洋工学部ジュリア・フォルマー（julia.foellmer@tuhh.de）  （３）サンジェイ・クリシュナ・ゴーダ、ウォータールー大学機械・メカトロニクス工学部、トロントリハビリテーション研究所（KITE）、大学医療ネットワーク（arash.arami@uwaterloo.ca）。 リンク一覧 要約と1 はじめに 2 件の結果 2.1 代表的参加者の初期処理データ 2.2 全体的なパフォーマンス分析 2.3 インタラクションポートレート分析 2.4 個人の適応戦略 3 議論 3.1 人間の適応 3.2 IP分析の重要性 4 結論 5つの方法 5.1 フィードフォワード制御戦略 5.2 実験のセットアップ 5.3 実験プロトコル 5.4 データ分析 宣言 付録A 補足データ例 付録B 自然な歩行との比較 参考文献 抽象的な 人間とロボットの物理的相互作用には、ユーザー エクスペリエンスの最適化、ロボットのパフォーマンスの向上、およびユーザー適応の客観的評価に不可欠な情報が含まれています。この研究では、筋活動と相互作用トルクを 2 次元ランダム変数として分析することにより、下肢外骨格における人間とロボットの共適応を評価する新しい方法を紹介します。この変数の分布を極座標で視覚化する相互作用ポートレート (IP) を紹介します。このメトリックを適用して、運動状態フィードバックに基づく最新のトルク コントローラー (HTC) と、ここで提案するオンライン学習を備えた新しいフィードフォワード コントローラー (AMTC) を、さまざまな速度でトレッドミルを歩行中に時間ベース コントローラー (TBC) と比較しました。TBC と比較して、HTC と AMTC はどちらもユーザーの正規化酸素摂取量を大幅に削減し、ユーザーと外骨格の調整が強化されていることを示しています。IP 分析により、この改善は、従来の筋活動または相互作用トルク分析だけでは識別できない 2 つの異なる共適応戦略に起因することが明らかになりました。 HTC は、ユーザーが外骨格に制御を委ねることを促し、外骨格がユーザーのダイナミクスを補正するため、筋肉の努力は減りますが、相互作用トルクは増加します。逆に、AMTC は、筋肉の努力を増やし、相互作用トルクを減らすことでユーザーの関与を促進し、リハビリテーションや歩行訓練のアプリケーションとより密接に連携します。IP フェーズの進化により、各ユーザーの相互作用戦略の開発に関する洞察が得られ、ウェアラブル ロボットでの人間とロボットの相互作用を最適化するための新しいコントローラーを比較および設計する際の IP 分析の可能性が示されます。 : 外骨格、物理的相互作用、制御 キーワード 1 はじめに 補助ロボットやリハビリテーションロボットは、ユーザーにより多くの運動を提供し、機能性と生活の質を高めながら理学療法士の作業負荷を軽減するため、ますます注目を集めています [1, 2]。外骨格支援を改善するためのヒューマンインザループ最適化などの最近の進歩にもかかわらず [3–6]、これらのロボットシステムには、個々のユーザーに必要なサポートレベルを効果的に自動的に微調整する高度な機能がまだありません [7, 8]。従来の治療セッションで理学療法士が本能的に行っているこのパーソナライズされたタッチは、ロボットにとっては依然として課題となっています。課題は、代謝コスト [9, 10]、筋肉の活性化 [11]、相互作用力 [12]、快適さ [13]、認知負荷 [14]、およびユーザーの好み [15] などの個別のパフォーマンス指標が使用されているにもかかわらず、人間とロボットの物理的相互作用のニュアンスを完全にカプセル化する統一されたメトリックがないため、下肢外骨格サポートの正確な調整とカスタマイズが妨げられることです [16]。したがって、このタスクは、人間と外骨格の物理的相互作用を制御することを暗黙的に考慮した適応型コントローラーに委任されることがよくあります。人間と外骨格の相互作用の制御は、リハビリテーションやパワー増強アプリケーションのための下肢外骨格のユーザーエクスペリエンスとパフォーマンスを最適化する上で重要な役割を果たします [17]。パワー増強シナリオでは、ユーザーは完全な自律性を保持し、外骨格はユーザーの意図した動作を解釈することにより、直接的または間接的にユーザーのコマンドに従います。ユーザーと外骨格の間で意見の不一致が生じた場合、外骨格は制御を放棄してユーザーに優先させる必要があります [18, 19]。しかし、リハビリテーションや補助外骨格の分野では、人間と外骨格の相互作用制御は、2 つの主な要因によりより困難です。第 1 に、筋骨格や運動障害のためにユーザーが実行する動作が常に信頼できるとは限らず [20]、ユーザーとロボットの物理的な相互作用のみに基づいて解読された意図の品質が損なわれる可能性があります。第 2 に、外骨格は、可能であればユーザーが動作を最大限に行うように促し、ユーザーが動作を正しく実行できない場合は支援または修正する必要があります [21, 22]。したがって、外骨格はリーダーとフォロワーの役割の間をシームレスに移行する必要があります [23]。 人間の能力増強およびリハビリテーション用途に適切な制御戦略を決定するには、共有動作制御に関する特定の外骨格制御戦略に対する個人の反応の指標として、人間と外骨格の適応を理解することが極めて重要である [24]。パワー増強における理想的なシナリオは、ユーザーが身体的な努力をせずに主に動作を誘導することで貢献する戦略に適応することである [5]。外骨格は、筋活動または代謝率の低下によって示されるように、人体に相互作用トルクまたは力を適用することにより、人体を動かす責任を負います [4]。逆に、リハビリテーションでは、ユーザーは多くの場合、筋活動を増加させ、動作制御に積極的に関与するように誘導されなければならない [25]。人間と外骨格の相互作用トルクは、このコンテキストで二重の動作を示します。ユーザーが動作を正しく実行すると、外骨格は透過的にユーザーに従う必要があり、その結果、相互作用トルクはゼロになります [12]。ただし、動作の修正が必要な場合は、外骨格コントローラーが介入する必要があります。この介入は、動きを修正するために相互作用トルクの増加を必要とする矛盾を生み出します。筋力や相互作用トルクだけでは、前述の状態を識別することはできません。たとえば、筋力の増加は、  筋力と相互作用トルクの同時分析は、人間と外骨格の不一致から生じる場合もあります [20]。しかし、これは、人間のユーザーが歩行中であり、外骨格の補助ではなく自分の運動能力に頼っていることを意味する場合もあります。したがって、このような場合に異なるコントローラーを比較するには、筋力と併せて相互作用トルクを考慮する必要があります。低レベルの相互作用トルクと高い筋力の組み合わせは、物理的な不一致がないことを示しており、外骨格がユーザーを追従しており、ユーザーは最小限の補助で歩いていることを示しています。そうでない場合、高レベルの相互作用トルクと高い筋力の組み合わせは、ユーザーと外骨格が同じ望ましい動作パターンを共有しておらず、制御をめぐって争っていることを示しています [23]。したがって、パワー増強またはリハビリテーションのアプリケーションのいずれかに対するコントローラーの適合性を判断するには、筋力と相互作用トルクの同時分析が必要です。  この論文は、CC BY-NC-ND 4.0 DEED ライセンスの下で 。 arxiv で公開されています

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

EXOSELF.tech

Exoself fuses technology and soul, amplifying abilities, and redefining limits, where the self evolves beyond boundaries

exoself's blog

このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

新しい研究によると、外骨格は人間に適応しており、その逆ではない

About Author

コメント

ラベル

この記事は

Related Stories

ユーザー中心の暗号通貨製品の作成: 顧客からのフィードバックの重要性

HackerNoon ライティングコンテストで優勝したいですか? #crypto-api コンテスト優勝者のおすすめはこちら

18 種類の開発者ツールで生産性を向上しましょう 🚀🔥

デジタルノマドの皆さん、タイの新しい DTV ビザについて知っておくべきこと

ユーザー中心の暗号通貨製品の作成: 顧客からのフィードバックの重要性

HackerNoon ライティングコンテストで優勝したいですか? #crypto-api コンテスト優勝者のおすすめはこちら

18 種類の開発者ツールで生産性を向上しましょう 🚀🔥

デジタルノマドの皆さん、タイの新しい DTV ビザについて知っておくべきこと

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps