Physical Human-Robot Interaction Control of an Upper Limb Exoskeleton with a Decentralized Neuro-Adaptive Control Scheme

要約

物理的な人間とロボットの相互作用 (pHRI) の概念において、最も重要な基準は、高自由度 (DoF) ロボットと対話する人間のオペレーターの安全です。
したがって、安全な pHRI を確立し、非線形の高自由度システムを安定化するために、堅牢な制御スキームが強く求められています。
この論文では、上記の目的を達成するために適応型分散制御戦略を設計します。
そのために、人間の上肢モデルと外骨格モデルをサブシステム レベルで分散および拡張し、分散制御動作設計を可能にします。
さらに、外骨格の動きに抵抗できる人間の外生力 (HEF) は、動径基底関数ニューラル ネットワーク (RBFNN) を使用して推定されます。
人間の上肢とロボットの剛体パラメータの両方を HEF 推定とともに推定することで、コントローラーがさまざまなオペレーターに適応できるようになり、オペレーターの身体的安全が確保されます。
バリアリアプノフ関数（BLF）を採用し、制御則を調整することで安定性を確保しながらロボットが安全な作業空間で動作できることを保証します。
この研究では、スムーズで安全な pHRI を確保するために、未知のアクチュエータの不確実性と制約も考慮されています。
次に、システム全体の漸近安定性は、提案されたロバスト コントローラの下で仮想安定性概念と仮想電力潮流 (VPF) によって確立されます。
実験結果が示され、比例微分 (PD) コントローラーおよび比例積分微分 (PID) コントローラーと比較されます。
設計されたコントローラーの堅牢性とその良好なパフォーマンスを示すために、実験はさまざまな速度で、さまざまなユーザーを使用し、未知の外乱の存在下で実行されます。
提案されたコントローラはロボットの制御において完璧な性能を示しましたが、PD および PID コントローラではロボットの手首関節の安定した動作さえ保証できませんでした。

要約(オリジナル)

Within the concept of physical human-robot interaction (pHRI), the most important criterion is the safety of the human operator interacting with a high degree of freedom (DoF) robot. Therefore, a robust control scheme is in high demand to establish safe pHRI and stabilize nonlinear, high DoF systems. In this paper, an adaptive decentralized control strategy is designed to accomplish the abovementioned objectives. To do so, a human upper limb model and an exoskeleton model are decentralized and augmented at the subsystem level to enable a decentralized control action design. Moreover, human exogenous force (HEF) that can resist exoskeleton motion is estimated using radial basis function neural networks (RBFNNs). Estimating both human upper limb and robot rigid body parameters, along with HEF estimation, makes the controller adaptable to different operators, ensuring their physical safety. The barrier Lyapunov function (BLF) is employed to guarantee that the robot can operate in a safe workspace while ensuring stability by adjusting the control law. Unknown actuator uncertainty and constraints are also considered in this study to ensure a smooth and safe pHRI. Then, the asymptotic stability of the whole system is established by means of the virtual stability concept and virtual power flows (VPFs) under the proposed robust controller. The experimental results are presented and compared to proportional-derivative (PD) and proportional-integral-derivative (PID) controllers. To show the robustness of the designed controller and its good performance, experiments are performed at different velocities, with different human users, and in the presence of unknown disturbances. The proposed controller showed perfect performance in controlling the robot, whereas PD and PID controllers could not even ensure stable motion in the wrist joints of the robot.

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