Modeling and Control of a Novel Variable Stiffness Three DoFs Wrist

要約

この研究では、非線形弾性要素の有効長を調整することで全体の剛性をアクティブかつ継続的に調整できる、可変剛性 3 自由度で作動する手首の革新的なデザインを紹介します。
この調整は人間の筋肉の同時収縮に似ており、4 つのモーターのみを使用して実現されます。
採用された機械的構成により、擬人化された特徴を備えたコンパクトで軽量なデバイスが実現され、義肢や人型ロボット工学などの用途に適したものとなる可能性があります。
この設計は、動的なタスクのパフォーマンスを向上させ、タスクの適応性を向上させ、人と物体の両方との相互作用中の安全性を確保することを目的としています。
この論文では、提案された設計の最初のハードウェア実装について詳しく説明し、理論モデル、機械コンポーネントと電子コンポーネント、および制御アーキテクチャについての洞察を提供します。
システムのパフォーマンスは、モーション キャプチャ システムを使用して評価されます。
結果は、プロトタイプが広い可動範囲 (屈曲/伸展では $[55, -45]${\deg}、橈骨/尺骨偏位では $\pm48${\deg}、$\pm180${) を提供することを示しています。
\deg}（回内/回外））の剛性を 3 倍にする機能を備えています。
さらに、適切なキャリブレーションの後、回転エンコーダと順運動学モデルを使用した多変量線形回帰を通じて手首の姿勢を再構築できます。
この再構成では、平均二乗平均平方根誤差 6.6{\deg} が達成され、$R^2$ 値は 0.93 になります。

要約(オリジナル)

This study introduces an innovative design for a Variable Stiffness 3 Degrees of Freedom actuated wrist capable of actively and continuously adjusting its overall stiffness by modulating the active length of non-linear elastic elements. This modulation is akin to human muscular cocontraction and is achieved using only four motors. The mechanical configuration employed results in a compact and lightweight device with anthropomorphic characteristics, making it potentially suitable for applications such as prosthetics and humanoid robotics. This design aims to enhance performance in dynamic tasks, improve task adaptability, and ensure safety during interactions with both people and objects. The paper details the first hardware implementation of the proposed design, providing insights into the theoretical model, mechanical and electronic components, as well as the control architecture. System performance is assessed using a motion capture system. The results demonstrate that the prototype offers a broad range of motion ($[55, -45]${\deg} for flexion/extension, $\pm48${\deg} for radial/ulnar deviation, and $\pm180${\deg} for pronation/supination) while having the capability to triple its stiffness. Furthermore, following proper calibration, the wrist posture can be reconstructed through multivariate linear regression using rotational encoders and the forward kinematic model. This reconstruction achieves an average Root Mean Square Error of 6.6{\deg}, with an $R^2$ value of 0.93.

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