JP7290490B2 - power assist device - Google Patents
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Description
本発明は、パワーアシスト装置に関する。 The present invention relates to a power assist device.
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。 In recent years, the development of AAN (Assist-as-Needed) control has been advanced in the control method of the power assist device that assists the movement of the wearer. AAN control is a control technique that provides assistance only when the wearer needs assistance. That is, in AAN control, when the wearer can follow the target trajectory by himself, the degree of support is reduced, and when the error from the target trajectory (difference between the target trajectory and the actual trajectory of the wearer's body) is large, Try to increase the degree of support. Various studies have been made on control methods for such a power assist device.
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。 The present inventors have developed a control method for an AAN control system by adaptive control using a neural network in consideration of dynamic mutual interference between the power assist device and the wearer in the power assist device. The characteristics of this control method are that (1) the target trajectory tracking accuracy and the magnitude of the force/torque support can be specified by two parameters, (2) the force/torque of the support determined by the control signal becomes excessively large, and the wearer The control signal can be limited to any range so as not to harm the
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。 In the above control method and the control method of a general power assist device, basically, the power assist device is controlled so as to follow the target trajectory. However, in these control methods, it is difficult to imagine that the actually worn power assist device imagines a target time trajectory and performs control so as to accurately follow the time trajectory. Rather, it is considered that the robot creates an image of the target route and performs vague control along the image of the target route.
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。 As described above, in order to achieve motion along the target path in the power assist device, it is not always necessary to follow the target time trajectory. In particular, when there is a large error between the target time trajectory and the current position, if the time trajectory is followed, an excessive input is generated, increasing the load on the wearer and the power assist device. Therefore, if there is a large error between the target's time trajectory and the current position, the movement on the trajectory is realized by executing speed control so that the target trajectory is reached at a certain speed instead of the time trajectory. It is important to. Therefore, it is considered that the power assist control is suitable for defining a velocity field toward the target path and performing control along the velocity field.
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。
In
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。 The present invention has been made in view of the above background, and is capable of more effectively suppressing dynamic mutual interference between the wearer and the power assist device, and more effectively maintaining the route following characteristics. An object of the present invention is to provide an assist device.
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。 A power assist device according to the present invention comprises a closed-loop control system for controlling a control torque by an AAN control method. Divide the area into a near-path area within a distance and an outer area outside the near-path area, set a velocity field in the near-path area, and set a force field in the normal direction of the path along with the velocity field in the outer area. A velocity field and force field design mechanism, an impedance model setting mechanism that sets an impedance model for the velocity field that takes into account unknown dynamic characteristics that are dynamic mutual interference between the wearer and the power assist device, and the current based on the impedance model an adaptive control mechanism that performs impedance control on a velocity following error that is the difference between an actual velocity at a position and a target velocity at the current position, and estimates the unknown dynamic characteristic by a neural network, wherein the closed loop control system comprises: adjusting the parameters of the impedance model according to the speed following error in the path vicinity area, calculating the control torque based on the output from the adaptive control mechanism, and outputting from the closed loop control system in the outer area; and the force field to calculate the control torque.
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。 In the power assist device, impedance control is performed with respect to the velocity following error based on the impedance model for the velocity field, and the parameters of the impedance model are adjusted according to the velocity following error in the region near the path. By doing so, it is possible to more effectively suppress dynamic mutual interference between the wearer and the power assist device. In addition, by setting the force field in the outer region, it is possible to generate a force to pull back to the target route when taking a trajectory that deviates greatly from the target route, and it is possible to maintain the route following characteristics more effectively.
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。 According to the present invention, it is possible to provide a power assist device capable of more effectively suppressing dynamic mutual interference between the wearer and the power assist device and more effectively maintaining the route following characteristics.
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。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
First, a schematic configuration of a
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。
The
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。
The foot support
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。
The ankle
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。
A
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。
FIG. 3 is a block diagram showing the flow of sensor signals and control signals in the
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。
Next, a method for controlling the
In designing the control system of the power assist device, it is necessary to consider dynamic mutual interference between the wearer and the power assist device as well as the stability of the control system. A mathematical model that considers the dynamic interaction between the wearer and the
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。
Formula (1), which is a mathematical model expressed in the joint coordinate system, can be converted into a mathematical model expressed in the working coordinate system. Here, the work coordinates are coordinates in the work space of the
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。 Using the relationship of formulas (2) and (3), the formula model expressed in the joint coordinate system (1) is transformed into the following formula model expressed in the work coordinate system ( 4) is obtained. The meaning of the parameters of Equation (4), which is a mathematical model expressed in the working coordinate system, is as shown in Equation (5) below.
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。
FIG. 4 is a schematic diagram showing the configuration of the control system of the
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。 The velocity and force field design mechanism sets velocity and force fields in the working coordinate space. A specific method for setting the velocity field and force field in the work coordinate space will be described later. The impedance model setting mechanism sets an impedance model for the velocity field considering unknown dynamic characteristics, which is dynamic mutual interference between the wearer and the power assist device. Based on the impedance model, the adaptive control mechanism performs impedance control on the velocity following error, which is the difference between the actual velocity at the current position and the target velocity at the current position, and estimates unknown dynamic characteristics using a neural network.
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d0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。
Next, a specific method for setting the velocity field and force field in the work coordinate space by the velocity and force field design mechanism will be described. In the following description, FIG. 4 will also be referred to as appropriate.
FIG. 5 is a schematic diagram showing an example of the velocity field/force field set in the working coordinate space. As shown in FIG. 5, first, the work coordinate space is divided into a route neighborhood region R1 located at a constant distance d0 from a target route (route indicated by a dashed line) set in the work coordinate space, and a route neighborhood region R1 is divided into an outer region R2 outside the region.
作業座標空間において、経路近傍領域R1では速度場vdが設定される。図6は、速度場vd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。
In the work coordinate space, a velocity field vd is set in the route vicinity region R1. FIG. 6 is a schematic diagram illustrating setting of the velocity field vd . As shown in FIG. 6, first, a point (nearest neighbor point) Q located on the parametric curve C and closest to the toe coordinates P of the leg on which the
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vd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vdは式(6)のように設定される。
A velocity field vd is calculated based on a vector directed from the toe coordinates P to the nearest point Q and a tangent vector of the parametric curve C at the nearest point Q. Here, the target part of the wearer's body is, for example, the toes or joints of the leg on which the
一方、図5において、外領域R2では速度場vdとともに目標経路の法線方向に力場Fnが設定される。力場Fnは式(7)のように表される。式(7)において、ここで、kn、dnは調整パラメータである。 On the other hand, in FIG. 5, in the outer region R2, a force field Fn is set in the normal direction of the target route along with the velocity field vd . The force field Fn is expressed as in Equation (7). In Equation (7), k n and d n are adjustment parameters.
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、Mi、Di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。 Equation (8) of the target impedance model for the velocity field is obtained from Equation (4), which is the mathematical model expressed in the working coordinate system. Here, M i and D i are parameters of the impedance model (impedance parameters).
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vi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。 In the closed-loop control system shown in FIG. 4, we want to satisfy the relationship of formula (8). is realizable only if it is unknown, and is not realizable if it is unknown. Therefore, in the closed-loop control system shown in FIG. 4, an impedance model is set up that satisfies the relationship of equation (9) in which the impedance model output variable v i is newly introduced.
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。 By setting an intermediate variable r shown in the following equation (10) and modifying the equation (9), the following equation (11) is obtained. In equation (11), N are other unknown dynamics that cannot be physically modeled. This is called an unknown disturbance. The unknown dynamic characteristic N is represented by Equation (12).
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。 The unknown dynamic characteristic N is estimated by a neural network as described above. In the neural network control mechanism shown in FIG. 4, by controlling the intermediate variable r shown in Equation (10) to be 0, Equation (9) is realized as a result. An estimated value of the unknown dynamic characteristic N is expressed as in Equation (13). where σ(z) is the radial basis function as the activation function.
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、Krは任意に設定されるパラメータである。 In the closed-loop control system shown in FIG. 4, the control torque τ is represented by Equation (14). J is a Jacobian matrix, Tanh(r) is a dead zone function, and Kr is an arbitrarily set parameter.
式(7)に示すように、経路近傍領域R1(図5参照)では力場Fn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Fnに基づいて算出される。 As shown in Equation (7), the force field Fn becomes 0 in the route vicinity region R1 (see FIG. 5). Therefore, in the closed-loop control system shown in FIG. 4, the control torque τ of equation (14) is calculated based on the output from the adaptive control mechanism in the route vicinity region R1. On the other hand, in the closed-loop control system shown in FIG. 4, in the outer region R2 (see FIG. 5), the control torque τ of equation (14) is calculated based on the output from the adaptive control mechanism and the force field Fn .
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Mi、Di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Di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DiはDMに設定される。rが、-γ以上γ以下のときにはDiはD0に設定される。 In the route vicinity area R1 shown in FIG. 5, the impedance parameters M i and D i are adjusted according to the speed following error. FIG. 7 is a schematic diagram showing an example of an adjustment state of the impedance parameter Di. As shown in FIG. 7, D i is set to D M when r is less than -γ or greater than γ. D i is set to D 0 when r is greater than or equal to −γ and less than or equal to γ.
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。
Next, an experiment for confirming the effect of the
図8は、実験における、相互作用力fext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fext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。
FIG. 8 is a graph showing temporal changes in the absolute value of the interaction force f ext in the experiment. Here, the horizontal axis is time [sec] and the vertical axis is the absolute value of interaction force f ext [N]. In FIG. 8, the active mode is indicated by L1, the
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fext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fext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fextが大きくなっていると考えられる。
As shown in FIG. 8, in the active mode, since the velocity field error is small, the target impedance is also designated as a small value. Therefore, the interaction force f ext between the wearer and the
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Vr、Viのx軸方向成分を示し、上段の右側のグラフにはVr、Vi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fext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fextのy軸方向成分fyを示す。
FIG. 9 is a graph showing the trajectory of the steering wheel path in the working coordinates when the
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fext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fext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。
As shown in Figures 9 and 10, for the first 20 seconds, the wearer moves the handle to follow the target path. Therefore, the interaction force f ext between the
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。 It should be noted that the present invention is not limited to the above embodiments, and can be modified as appropriate without departing from the scope of the invention.
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
1 Power assist
Claims (1)
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される適応制御機構と、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、前記適応制御機構による出力、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。 A power assist device comprising a closed loop control system that controls the control torque by the AAN control method,
The closed-loop control system is
dividing a work coordinate space into a near-path area located at a certain distance from a target path set in the work coordinate space and an outer area outside the near-path area, and setting a velocity field in the near-path area; a velocity field and force field design mechanism that sets a force field in the normal direction of the route together with the velocity field in the outer region;
an impedance model setting mechanism for setting an impedance model for a velocity field in consideration of unknown dynamic characteristics, which is dynamic mutual interference between the wearer and the power assist device;
an adaptive control mechanism that performs impedance control on a speed following error, which is the difference between the actual speed at the current position and the target speed at the current position, based on the impedance model, and estimates the unknown dynamic characteristic by a neural network; including
In the closed loop control system,
adjusting the parameters of the impedance model according to the speed following error in the path vicinity area, calculating the control torque based on the output from the adaptive control mechanism;
A power assist device, wherein in the outer region, a control torque is calculated based on an output from the adaptive control mechanism and a force field.
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