A Framework for Adaptive Load Redistribution in Human-Exoskeleton-Cobot Systems

要約

Exoskeletonsのようなウェアラブルデバイスは、身体の特定のジョイントの過度の負荷を減らすように設計されています。
具体的には、単一または2度のフリードーム（DOF）上半身の産業外骨格は通常、肘と肩の関節の負担を補うことに焦点を当てています。
ただし、毎日の活動中に、外部負荷がサポートされているジョイントと正しく整合しているという保証はありません。
作業プロセスを最適化して、外部負荷が主に（外骨格によって補償できる範囲で）サポートされているジョイントに向けられていることを保証することができます。
共同ロボット（コボット）は、この最適化において役割を果たすことができ、人間の仕事の共同側面を補完します。
この研究では、ヒューマンコボットとエキゾスケレトンの相互作用のための適応的で調整された制御システムを提案します。
このシステムは、サポートされているジョイントの利用を最大化するためにタスク座標を調整します。
外骨格のトルク限界を超えると、フレームワークはタスクフレームを継続的に適応させ、サポートされているボディジョイントに過度の負荷を再配布して、サポートされているものの過負荷を防ぎます。
単一の肘エキソ販売、コボット、および4つの被験者を含む同等の産業絵画タスクでアプローチを検証しました。それぞれが、5つの異なる最適化重量マトリックスと2つの異なるペイロードを備えた4つの異なる初期アーム構成でテストされました。

要約(オリジナル)

Wearable devices like exoskeletons are designed to reduce excessive loads on specific joints of the body. Specifically, single- or two-degrees-of-freedom (DOF) upper-body industrial exoskeletons typically focus on compensating for the strain on the elbow and shoulder joints. However, during daily activities, there is no assurance that external loads are correctly aligned with the supported joints. Optimizing work processes to ensure that external loads are primarily (to the extent that they can be compensated by the exoskeleton) directed onto the supported joints can significantly enhance the overall usability of these devices and the ergonomics of their users. Collaborative robots (cobots) can play a role in this optimization, complementing the collaborative aspects of human work. In this study, we propose an adaptive and coordinated control system for the human-cobot-exoskeleton interaction. This system adjusts the task coordinates to maximize the utilization of the supported joints. When the torque limits of the exoskeleton are exceeded, the framework continuously adapts the task frame, redistributing excessive loads to non-supported body joints to prevent overloading the supported ones. We validated our approach in an equivalent industrial painting task involving a single-DOF elbow exoskeleton, a cobot, and four subjects, each tested in four different initial arm configurations with five distinct optimisation weight matrices and two different payloads.

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