A Method of Joint Angle Estimation Using Only Relative Changes in Muscle Lengths for Tendon-driven Humanoids with Complex Musculoskeletal Structures

要約

腱駆動筋骨格ヒューマノイドは通常、ボールジョイントや肩甲骨など、人間と同様の複雑な構造を持ち、エンコーダを取り付けることができません。
したがって、関節角度を直接求めることはできず、筋肉の長さの変化を使用して推定する必要があります。
これまでの研究では、テーブル検索や拡張カルマンフィルタを用いた手法が開発されてきた。
これらの方法では、データ テーブル、多項式、またはニューラル ネットワークを使用して、関節角度と筋肉の長さの間の非線形関係である関節と筋肉のマッピングを表現します。
ただし、計算の複雑さのため、これらの方法では多関節筋の影響を考慮することができません。
本研究では計算コストの制限を考慮し、不要な自由度を削減し、関節と筋肉をいくつかのグループに分け、多関節筋を考慮した関節角度推定手法を定式化する。
また、推定手法を拡張し、筋長の相対的な変化のみを利用した関節角度推定手法を提案する。
絶対的な筋肉の長さを使用しないこの拡張により、腱駆動型筋骨格ヒューマノイドの筋肉の長さの難しいキャリブレーションを実行する必要がなくなります。
最後に、シミュレーションと実環境で実験を行い、研究の有効性を検証します。

要約(オリジナル)

Tendon-driven musculoskeletal humanoids typically have complex structures similar to those of human beings, such as ball joints and the scapula, in which encoders cannot be installed. Therefore, joint angles cannot be directly obtained and need to be estimated using the changes in muscle lengths. In previous studies, methods using table-search and extended kalman filter have been developed. These methods express the joint-muscle mapping, which is the nonlinear relationship between joint angles and muscle lengths, by using a data table, polynomials, or a neural network. However, due to computational complexity, these methods cannot consider the effects of polyarticular muscles. In this study, considering the limitation of the computational cost, we reduce unnecessary degrees of freedom, divide joints and muscles into several groups, and formulate a joint angle estimation method that takes into account polyarticular muscles. Also, we extend the estimation method to propose a joint angle estimation method using only the relative changes in muscle lengths. By this extension, which does not use absolute muscle lengths, we do not need to execute a difficult calibration of muscle lengths for tendon-driven musculoskeletal humanoids. Finally, we conduct experiments in simulation and actual environments, and verify the effectiveness of this study.

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