Enhanced Optimization Strategies to Design an Underactuated Hand Exoskeleton

要約

外骨格は人間の体力を向上させ、身体障害者に支援を提供することができる。しかし、その設計において安全性と最適な性能を確保することは大きな課題である。本研究では、まず単一目的（力の伝達を最大化する）を含み、次に多目的（トルク分散とアクチュエータ変位も最小化する）に拡張した、非作動型ハンド外骨格（U-HEx）の設計プロセスを紹介する。最適化には、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を使用した。分析の結果、ビッグバン-ビッグクランチを使用することで、収束時間が短縮され、最適性に関してより一貫性のある高い結果が得られることが明らかになった。さらに、より多くの目的を追加することは、設計者に様々なトレードオフの解決策を提供し、設計者は、最適化アルゴリズムと計算負荷を複雑にする代償として、プロセスを繰り返すことなく、目的に優先順位を設定することができる。これらの結果は、外骨格を設計する際に適切な最適化を行う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きな改善をもたらすものである。

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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