要約
腱駆動の筋骨格ヒューマノイドには、柔軟な脊椎、複数の自由度、および可変の剛性の点で多くの利点があります。
一方で、車体が複雑なため、コントロール性に課題があります。
まず、実際のロボットとその幾何モデルとの差異が大きいため、意図したとおりに動作できず、内部の筋肉に大きな緊張が生じる可能性があります。
第二に、身体組織の柔らかさによって引き起こされる筋肉ルートの変化により、筋肉の長さの変化として現れない動きが現れる可能性があります。
これらの問題を解決するために、ニューラルネットワークを用いて理想的な関節・筋肉モデルと筋ルート変化モデルの2つのモデルを構築します。
これらのモデルを人工の幾何学モデルで初期化し、実際のロボットのセンサー情報を使用してオンラインで更新します。
腱駆動型筋骨格ヒューマノイド・ケンゴローが正しい自己身体イメージを取得できることを、いくつかの実験を通じて検証しました。
要約(オリジナル)
Tendon-driven musculoskeletal humanoids have many benefits in terms of the flexible spine, multiple degrees of freedom, and variable stiffness. At the same time, because of its body complexity, there are problems in controllability. First, due to the large difference between the actual robot and its geometric model, it cannot move as intended and large internal muscle tension may emerge. Second, movements which do not appear as changes in muscle lengths may emerge, because of the muscle route changes caused by softness of body tissue. To solve these problems, we construct two models: ideal joint-muscle model and muscle-route change model, using a neural network. We initialize these models by a man-made geometric model and update them online using the sensor information of the actual robot. We validate that the tendon-driven musculoskeletal humanoid Kengoro is able to obtain a correct self-body image through several experiments.
arxiv情報
| 著者 | Kento Kawaharazuka,Shogo Makino,Masaya Kawamura,Ayaka Fujii,Yuki Asano,Kei Okada,Masayuki Inaba |
| 発行日 | 2024-04-08 08:24:09+00:00 |
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