Safe and Individualized Motion Planning for Upper-limb Exoskeleton Robots Using Human Demonstration and Interactive Learning

要約

上肢外骨格ロボットの典型的な用途は、患者の操作能力の回復を支援するリハビリテーション トレーニングへの導入です。
ただし、患者が常にロボットに従うことができるとは限らないため、トレーニング中に安全上の問題が発生する可能性があります。
患者ごとに偏りがあるため、ロボットが患者の特定の条件 (動作習慣など) に確実に適合し、有効性を保証するには、個別の計画も重要です。
この要件を満たすために、本論文では、人間によるデモンストレーションと対話型学習の両方を使用して、カスタマイズされた、安全で個別化された支援を提供するようにロボットを駆動する、上肢外骨格ロボットの新しい動作計画スキームを提案します。
具体的には、ロボットはまず健康な被験者のグループから学習し、確率的動作プリミティブ (ProMP) を介して基準動作軌道を生成します。
次に、トレーニング プロセス中に患者から学習して、移動する安全領域内の軌道をさらに形成します。
インタラクティブ データは、トレーニング プロセスが継続する限り、個別の機能を強化するために ProMP に繰り返しフィードバックされます。
ロボットは可変インピーダンスモデルの下で個別の軌道を追跡し、支援を実現します。
最後に、提案された制御スキームを検証するために、実験結果がこの論文で提示されます。

要約(オリジナル)

A typical application of upper-limb exoskeleton robots is deployment in rehabilitation training, helping patients to regain manipulative abilities. However, as the patient is not always capable of following the robot, safety issues may arise during the training. Due to the bias in different patients, an individualized scheme is also important to ensure that the robot suits the specific conditions (e.g., movement habits) of a patient, hence guaranteeing effectiveness. To fulfill this requirement, this paper proposes a new motion planning scheme for upper-limb exoskeleton robots, which drives the robot to provide customized, safe, and individualized assistance using both human demonstration and interactive learning. Specifically, the robot first learns from a group of healthy subjects to generate a reference motion trajectory via probabilistic movement primitives (ProMP). It then learns from the patient during the training process to further shape the trajectory inside a moving safe region. The interactive data is fed back into the ProMP iteratively to enhance the individualized features for as long as the training process continues. The robot tracks the individualized trajectory under a variable impedance model to realize the assistance. Finally, the experimental results are presented in this paper to validate the proposed control scheme.

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