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ヒト3関節腕の運動物体捕獲特性とそのフィードフォワード制御モデル

机译:人类三关节手臂的捕捉特性及其前馈控制模型

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摘要

ヒトは,運動している物体を手で捕獲することができる.この運動物体捕獲動作は,日常生活の中で頻繁に起こる動作の一つであるが,その動作メカニズムに関しては必ずしも明確ではない.運動物体捕獲に関しては,ロボットアームを対象とした研究が多い.例えば,手先加速度二乗和で表される評価関数を最小化することにより運動物体とロボットアームの相対位置・相対速度を0 にする最適捕獲軌道を導出する研究や運動物体捕獲位置の予測と運動能力の限界値(関節トルクの限界値)を考慮して最短時間制御に似た手法を用いて運動物体捕捉軌道を導出する研究などが挙げられる.これらの捕獲軌道導出法では,ロボットアームを対象としているため,捕獲軌道の形状や速度特性がヒトの場合と異なるだけでなく,運動時間や運動物体捕獲時間を指定しなければならない点でもヒトの場合とは異なる.ヒトの腕運動制御機構では,運動時間を決めてから腕を動かすのではなく,腕を動かした後の結果として運動時間が決定されると考えられるからである.即ち,ヒトの運動物体捕獲動作機構では,運動時間や運動物体捕獲時間を指定しなくても腕を動かすことができる.さらに,ヒト腕の到達運動は最短時間制御ではないことが報告されており,この点からもヒトの運動物体捕獲動作機構とは異なる.ヒト腕を対象にした運動物体捕獲に関しては,運動物体とアーム手先の位置・速度誤差とエネルギー要素(トルク消費量)の瞬時最適化を通して最適軌道を逐次生成・連結することにより,人間らしい手先軌道の生成を行なう方法が提案されている.しかし,これも,運動時間や捕獲時間を指定しなければならない点でヒトの運動物体捕獲動作機構の数理モデルとしては問題が残る.ヒト腕の静止物への到達運動をシミュレートする数理モデルも提案されているが,これらに関しても同様であり,運動時間を指定しなければならない点でヒトの到達運動機構の数理モデルとしては問題が残る.したがって,ヒトの運動物体捕獲動作が適切にシミュレート可能な数理モデルを構築するには,運動時間や捕獲時間の導出を最適化し,それらの指定が不必要となる仕組みの導入が不可欠である.この様な数理モデルが構築できれば,ヒトの運動物体捕獲動作機構の適切な数理モデルが構築できるだけでなくヒト腕運動制御機構のより深い解明,及び,より完全な数理モデル化に貢献できるという観点からも意義がある.
机译:人类可以用手捕获移动的物体。这种捕捉运动的运动物体是日常生活中的常见运动之一,但是其运动机理并不总是很清楚。关于使用机器人机械臂捕获运动物体的研究很多。例如,通过最小化由手的平方加速度之和表示的评估函数,\ r \ n进行了研究,以得出使移动物体与机器人手臂的相对位置和相对速度为零以及移动物体捕获位置\的最佳捕获轨迹\研究包括考虑到r \ n的预测和运动能力的极限值(关节扭矩的极限值),使用类似于最短时间控制的方法来得出运动物体捕获轨迹\ r \ n。在这些捕获轨迹推导方法中,由于机械臂是目标,\ r \ n捕获轨迹的形状和速度特性不同于人类,因此还必须指定运动时间和运动对象捕获时间。 \ r \ n它与人类的不同之处还在于。这是因为,考虑到人手臂移动控制机构决定了移动手臂之后的结果而不是确定了移动时间之后才决定了手臂的移动时间。换句话说,在人体运动捕捉设备\ r \ n结构中,无需指定运动时间或运动捕捉时间就可以移动手臂。此外,据报道,人的手臂的到达动作不受最短时间控制,这也不同于人体移动物体捕捉动作机构。为了捕获以人手臂为目标的运动对象,通过瞬时优化运动对象与手臂手和能量元素的位置/速度误差(扭矩消耗\ r \ n量),顺序生成并连接一条最佳轨迹。通过这样做,已经提出了用于生成人的手轨迹的方法。但是,作为人体运动物体捕获运动机制的数学模型,这也带来了一个问题,即必须指定运动时间和捕获时间。还提出了模拟人体手臂到达静止物体运动的数学模型,但是,对于人体手臂达到静止运动的机理同样如此\ r问题仍然是\ n的数学模型。因此,为了构建可以正确模拟人体运动捕捉的数学模型,我们引入了一种机制,可以优化运动时间和捕捉时间的推导,并且无需指定它们。是必不可少的。如果可以构建这样的数学模型,则可以构建人体运动对象捕捉运动机制的适当数学模型,不仅可以更深入地阐明人类手臂运动控制机制,而且可以建立更完整的数学模型。从能够做出贡献的角度

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