Guiding Soft Robots with Motor-Imagery Brain Signals and Impedance Control

要約

臨床現場における目覚ましい進歩にもかかわらず、ブレインマシン インターフェースをロボットの動作制御などの非臨床アプリケーションに統合することは依然として困難です。
具体的には、EEG ベースの運動イメージシステムは依然としてエラーが発生しやすく、剛性ロボットが人間の近くで動作する場合に安全上のリスクが生じます。
この研究は、ウェアラブルEEGとソフトロボットに物理的に組み込まれた安全性を組み合わせることで、安全で効果的な運用に向けた代替経路を提示します。
私たちは、わずか 3 つの EEG チャネルで測定される脳波を介して、ユーザーがソフト ロボットのエンド エフェクターをリアルタイムで動かすことを可能にするパイプラインを導入し、テストします。
新しいデカルト インピーダンス コントローラーにより、堅牢な運動イメージ アルゴリズムが、エンド エフェクターが引き付けられる仮想アトラクターの位置を移動するというユーザーの意図を解釈します。
ここでは特に、制御における非親和性などの特有の非線形性に対処するための新しい制御アーキテクチャの開発が必要となる、平面ソフトロボットベースの構築されたメタマテリアルに焦点を当てます。
我々は、設定値調整のタスクに関するアプローチを予備的かつ定量的に評価します。
ユーザーが 66% のステップで設定値の近くに到達し、成功したステップの平均応答時間は 21.5 秒であることがわかります。
また、環境とのインタラクションを伴う単純な現実世界のタスクの実行も実証しますが、ロボットの柔らかさがなければ、このタスクを実行するのは非常に困難です。

要約(オリジナル)

Integrating Brain-Machine Interfaces into non-clinical applications like robot motion control remains difficult – despite remarkable advancements in clinical settings. Specifically, EEG-based motor imagery systems are still error-prone, posing safety risks when rigid robots operate near humans. This work presents an alternative pathway towards safe and effective operation by combining wearable EEG with physically embodied safety in soft robots. We introduce and test a pipeline that allows a user to move a soft robot’s end effector in real time via brain waves that are measured by as few as three EEG channels. A robust motor imagery algorithm interprets the user’s intentions to move the position of a virtual attractor to which the end effector is attracted, thanks to a new Cartesian impedance controller. We specifically focus here on planar soft robot-based architected metamaterials, which require the development of a novel control architecture to deal with the peculiar nonlinearities – e.g., non-affinity in control. We preliminarily but quantitatively evaluate the approach on the task of setpoint regulation. We observe that the user reaches the proximity of the setpoint in 66% of steps and that for successful steps, the average response time is 21.5s. We also demonstrate the execution of simple real-world tasks involving interaction with the environment, which would be extremely hard to perform if it were not for the robot’s softness.

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