Assist control using EMG based optimal control approach for exoskeleton robot

2016 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 26820090
• Research Institution: Advanced Telecommunications Research Institute International
• Principal Investigator: 寺前 達也 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 研究員 (60626828)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2017-03-31
• Keywords: モデル予測制御 / EMGアシスト制御 / 外骨格ロボット

Outline of Annual Research Achievements

従来のアシスト制御では現時刻の人のトルクに基づきアシスト力を決定している。一方で人は状態をフィードバックすることで先の行動を予測し修正することで最適な行動を決定している。そこで、本研究ではこの人の行動最適化手法に基づき、最適制御手法と筋電位フィードバックを用いることで人のトルクを予測し人の筋状態に対して最適化されたアシスト力を実現し、その有用性を実機ロボットによって検証することを目的としている。初年度では2本の空気圧人工筋を用いたスティフネスの最適化が提案手法で可能であることを実験で検証した。また、システムを多リンク系へ拡張し、シミュレーションと実験による検証を行った。次年度は筋電位による人の関節トルクの予測モデルを構築し、それをモデル予測制御に組み込むことで人の筋による影響を考慮したロボットのトルク最適化を実装した。また、提案手法を実機ロボットに適用し、筋電フィードバックを含んだ系において最適制御手法が有用に働くことを検証した。本年度はEMGを用いた人の関節トルク推定モデルに基づくモデル予測制御によるアシスト制御手法の有用性を検証するため、健常者6名に対して実機実験を実施した。またassist-as-neededと呼ばれるアシスト制御手法の一つを従来手法とし、その制御性能の比較を行った。さらに、提案法の支援可能範囲を検証するため、ヒトのみでは追従が不可能な複雑かつ高周期の軌道に対する追従タスクを実施し提案手法によるアシスト性能の評価を行った。それぞれの検証において良好な結果が得られた。最後にこれらの内容をまとめ国際学会IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems2017および国際ジャーナルIEEE Robotics and Automation Lettersに論文を投稿した。