Doktorska disertacija
Prediktivno vodenje eksoskeletov na podlagi verjetnostnih modelov
Ogledi: 6 | Prenosi: 8
Povzetek
Razvoj eksoskeletov za preprečevanje poškodb posameznikov in pomoč pri vsakdanjem
življenju se je v zadnjem desetletju vztrajno povečeval. Zdi se, da so eksoskeleti že na
dosegu roke, saj je na trgu na voljo že več različnih izdelkov. Kljub temu je potrebno
rešiti še veliko izzivov, med katerimi je tudi razvoj strategij nadzora na visoki ravni, ki
bi omogočile brezhibno integracijo človek-robot. Namen doktorske disertacije je raziskati
nove arhitekture vodenja, primerne za vodenje eksoskeletov na visoki ravni in razširitev
trenutnega stanja tehnike s poudarkom na vplivu interakcij med človekom in robotom na
človeško gibanje.
Najprej smo raziskali učinkovitost uporabe verjetnostnih modelov za izboljšanje odlo
čitev regulatorja na visoki ravni za uporabo s kvazipasivnim eksoskeletom. Regulator
je bil sestavljen iz modela Gaussovih mešanic v kombinaciji z regulatorjem končnih stanj
(state-machine), ki je v realnem času ugotavljal in klasi ciral gibanje uporabnika ter zagotavljal
pravočasen ukaz za kvazipasivni eksoskelet hrbtenice. Rezultati te študije so
pokazali, da je naš pristop uporabno orodje za vodenje kvazipasivnih eksoskeletov. Za
tem smo ocenili uporabo verjetnostnih elementarnih gibov (ang. probabilistic movement
primitives - ProMP) za napovedovanje gibanja uporabnika med hojo in gibanjem rok. V
primeru hoje smo pokazali, da lahko v realnem času natančno napovemo nekatere ključne
parametre hoje v vsakem koraku. V kombinaciji z drugimi sistemi za spremljanje okolja bi
se naša metoda lahko uporabila za napovedovanje trkov stopal z okolico. Za primer gibanja
roke predstavljamo metodo, ki s pomočjo predvidevanja gibov nudi pomoč uporabniku. Z
uporabo ProMP ustvarjamo napovedi premikov uporabnikov v realnem času, ki jih nato
kombiniramo z regulatorjem na osnovi hitrostnih polj. Predlagano metodo smo ocenili z
eksperimentom s haptičnim robotom, kjer so udeleženci izvajali gibe proti različnim ciljnim
lokacijam. Pokazali smo, da smo natančno predvideli želeno gibanje uporabnikov, hkrati
pa se je občutno zmanjšal celoten zični napor udeležencev, potreben za doseg naloge, brez
da bi pri tem znatno vplivali na njihovo kinematiko.
Za vsako napravo, ki pomaga zdravim posameznikom, je ključnega pomena, da ne povzro
či bistvene spremembe v njihovem gibanju, saj bi to lahko negativno vplivalo na njihovo
zdravje. Kljub temu pa so spremembe kinematike gibanja včasih lahko tudi zaželene. Na
primer, ko želimo poustvariti umetna okolja, kot je mikrogravitacija. Raziskali smo, ali
lokalna sprememba gravitacijskih pogojev na roki privede do sprememb v kinematičnih
parametrih, primerljivih z izkušnjo mikrogravitacije in hipergravitacije na nivoju celega
telesa. Razvili smo robotsko napravo, ki je aplicirala sile na zapestju za simulacijo spremenjenih
gravitacijskih razmer na roko, medtem ko so subjekti izvajali gibe na zaslonu
na dotik. Z uporabo tega sistema smo analizirali in primerjali rezultate več kinematič-
nih parametrov in mišične aktivnosti s podatki istih subjektov, ko so le-ti bili izpostavljeni
spremenjenim gravitacijskim pogojem na paraboličnem letu. Naši rezultati kažejo, da simulirano
spremenjena gravitacija lahko povzroči podobne spremembe v nekaterih značilnostih
gibanja roke. To je osnova za razvoj naprav, kot so eksoskeleti, za pomoč pri usposabljanju
posameznikov pred opravljanjem nalog v spremenjenih gravitacijskih razmerah.