活用例
ロープ駆動の上肢外骨格ロボットの開発
北京航空天文学大学
上肢外骨格、リハビリロボット、ロープ駆動ロボット、作動不足メカニズム、ウェアラブルロボット
ケーブル配線ポイント、手、肩関節

東京オリンピックは8月8日に終了しました。激しいスポーツイベントに加えて、このオリンピックでのさまざまなハイテク技術の適用も特に目を引くものです。たとえば、オリンピックのスタッフは、重い物体を運ぶために動力付きの外骨格ロボットを着用します。これにより、重い物体を運ぶときにスタッフが受ける重力による負傷を効果的に軽減します。

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近年、上肢外骨格ロボットが広く注目されています。外骨格リハビリテーションロボットは、作業者の取り扱い能力と効率を向上させるだけでなく、運動障害のある患者の手足に装着して関節に補助力を与えることもできます。補助的なスポーツトレーニングを達成するための外骨格の使用は、理学療法士に取って代わり、患者にスポーツリハビリテーショントレーニングサービスを提供し、リハビリテーショントレーニングの効率と適切性を改善するためのリハビリテーション治療パラメーターを記録することができます。上肢リハビリトレーニングに使用される外骨格ロボットを人の腕に装着して、スポーツトレーニングに必要なトルクを人の腕の関節に与えることができます。

四肢外骨格ロボットのモーションコントロールの堅牢性と精度を向上させると同時に、着用性と快適性を確保するために、北京航空宇宙工学大学の研究者は、特別なウェアラブル外骨格を備えたロープ駆動の外骨格リハビリロボットを開発しました。機械設計、使用特殊なスリーブリングデバイスを使用すると、外骨格と人間の腕の間の適応性を向上させることができます。研究者は外骨格の運動学モデルを確立し、不確実なパラメータを繰り返し特定することで、人間の腕の骨の運動学の不確実性と上肢への外骨格の付着を減らし、モデルの精度を向上させました。

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不確実なパラメータを特定する方法の正確さを検証するために、研究者は外骨格プロトタイプを開発し、モーション軌跡追跡実験にNOKOVメトリックモーションキャプチャシステムを使用しました。不確実なパラメータには、肩と肘の関節の中心、上腕が含まれます。と前腕スリーブリングの取り付けエラー。実験では、被験者は外骨格を着用して椅子に座るように求められ、右上肢を動かしてまっすぐな経路を4回たどるようにしました(Tバーに沿った線形運動)。

実験で追跡結果を得るために、被験者の手に1つの反射マーキングポイントを設置します。追跡タスクで外骨格線をキャプチャするために、外骨格ロボットカフのケーブルルーティングポイントに14の反射マーキングポイントを設置します。ケーブル長の変化(ケーブルの長さによって腕の動きを評価するため);被験者の肩関節に設置されたマーキングポイントは、関節の中心の動きを記録します。 NOKOVモーションキャプチャシステムはサブミリメートルのキャプチャ精度を達成できるため、測定結果は実験の実際の結果と見なされます。モーションキャプチャの結果を認識結果と比較して、運動学モデルの精度を検証します。

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下の図は、実験中のケーブル長の変化を示しています。図に示すように、パラメータ認識ありのキネマティックモデル(赤の実線)の計算結果は、認識なしの計算結果(赤の実線)よりも、NOKOVメトリックモーションキャプチャシステムで得られた実際の値(破線)に近くなっています。青い実線)。モーションキャプチャの結果と認識/非認識の結果の間のRMSエラーを計算することにより、不確実なパラメータを特定する方法が運動学モデルを効果的に改善できることが証明されています。

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次の図は、手足の動きに伴う人間の肩関節の中心位置の変化の概略図を示しています。緑色の実線は、NOKOVメトリックモーションキャプチャシステムによって測定された肩関節中心の動きの軌跡の結果を表しています。 、青い曲線は肩関節中心のパラメータの認識結果を表しています。図に示すように、認識結果はモーションキャプチャシステムで測定した結果と基本的に一致しており、人間の肩関節の動きを予測する能力が高いことがわかります。

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参照:

[1]    Chen, W.; Li, Z.; Cui, X.; Zhang, J.; Bai, S. Mechanical Design and Kinematic Modeling of a Cable-Driven Arm Exoskeleton Incorporating Inaccurate Human Limb Anthropomorphic Parameters. Sensors 2019, 19, 4461. https://doi.org/10.3390/s19204461


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