Enhanced Optimization Strategies to Design an Underactuated Hand Exoskeleton

要約

外骨格は人間の体力を強化し、身体障害のある人を支援します。
ただし、設計における安全性と最適なパフォーマンスを確保するには、大きな課題が生じます。
この研究では、非作動ハンド外骨格 (U-HEx) の設計プロセスを示します。最初は単一の目的 (力の伝達を最大化) を含み、次に複数の目的 (トルクの分散とアクチュエーターの変位も最小化) に拡張します。
最適化は、遺伝的アルゴリズム、ビッグバン-ビッグクランチアルゴリズム、および多目的最適化のためのそれらのバージョンに依存します。
分析の結果、ビッグバン-ビッグクランチを使用すると、最適性の点でより一貫した高い結果が得られ、収束時間が短縮されることが明らかになりました。
さらに、目標を追加すると、設計者にさまざまなトレードオフの解決策が提供され、設計者は後でプロセスを繰り返さずに目標の優先順位を設定する可能性がありますが、その代償として、最適化アルゴリズムと計算負荷が複雑になります。
これらの発見は、外骨格の設計時に適切な最適化を実行することの重要性を強調するとともに、この特定のロボット設計に大幅な改善をもたらします。

要約(オリジナル)

Exoskeletons can boost human strength and provide assistance to individuals with physical disabilities. However, ensuring safety and optimal performance in their design poses substantial challenges. This study presents the design process for an underactuated hand exoskeleton (U-HEx), first including a single objective (maximizing force transmission), then expanding into multi objective (also minimizing torque variance and actuator displacement). The optimization relies on a Genetic Algorithm, the Big Bang-Big Crunch Algorithm, and their versions for multi-objective optimization. Analyses revealed that using Big Bang-Big Crunch provides high and more consistent results in terms of optimality with lower convergence time. In addition, adding more objectives offers a variety of trade-off solutions to the designers, who might later set priorities for the objectives without repeating the process – at the cost of complicating the optimization algorithm and computational burden. These findings underline the importance of performing proper optimization while designing exoskeletons, as well as providing a significant improvement to this specific robotic design.

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