Entwicklung von muskuloskelettalen Beinen mit planaren interskelettalen Strukturen zur Realisierung einer dem Menschen vergleichbaren Bewegungsfunktion

Core Concepts

Planar interskelettale Strukturen wie Muskeln und Bänder können stabile Kontakte, Verhinderung von Verklemmen und hohe Scherfestigkeit bieten, um eine dem Menschen vergleichbare Bewegungsfunktion in muskuloskelettalen Roboterbeinen zu realisieren.

Abstract

In dieser Studie wird die Bedeutung von interskelettalen Strukturen, die Gelenke überbrücken und verschiedene Skelettstrukturen verbinden, diskutiert. Es wird gezeigt, dass planare interskelettale Strukturen drei Schlüsselmerkmale aufweisen: stabilen Kontakt mit der Oberfläche der Skelettstruktur, Verhinderung des Verkantens in Strukturfalten und hohe Belastbarkeit gegenüber Scherkräften.
Anschließend wird die Anwendung planarer interskelettaler Strukturen auf muskuloskelettale Beine des Roboters "MusashiOLegs" beschrieben. Passive planare interskelettale Strukturen wie Iliofemoralligamente und Knieaußenbänder werden verwendet, um Gelenkwinkel sanft zu begrenzen. Aktive planare interskelettale Strukturen wie Patellasehnen und Musculus glutaeus maximus dienen dazu, den Hebelarm der Muskeln aufrechtzuerhalten und Drehmomente stabil auf die Skelettstrukturen zu übertragen.
Experimente zeigen, dass die muskuloskelettalen Beine mit planaren interskelettalen Strukturen eine dem Menschen vergleichbare Bewegungsfunktion, hohe Drehmomentleistung in einem weiten Bewegungsbereich und Fähigkeiten zum Pedalwechsel in Umgebungskontaktsituationen erreichen können.

Stats

Die Simulation zeigt, dass die parallele-gekreuzte Struktur (Parallel-Cross) mehr Kraft in Scherrichtung aufnehmen kann als die rein parallele oder gekreuzte Struktur.
Die Messergebnisse mit Dyneema-Drähten bestätigen ähnliche Tendenzen wie die Simulation.

Quotes

"Ligamente sind die wesentlichen interskelettalen Strukturen, die verschiedene Skelettstrukturen wie Muskeln verbinden, aber sie wirken passiv mit Gelenken; Muskeln hingegen wirken aktiv."
"Nicht-starre Hardware-Systeme sind erforderlich, um Gelenkstrukturen zu realisieren, die einen elastischen und komplexen Bewegungsbereich haben."

Key Insights Distilled From

Development of Musculoskeletal Legs with Planar Interskeletal Structures to Realize Human Comparable Moving Function

by Moritaka Oni... at arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00890.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Vorteile planarer interskelettaler Strukturen auch auf andere Roboterkomponenten wie Greifer oder Rümpfe übertragen werden?

Planare interskelettale Strukturen bieten eine Reihe von Vorteilen, die auch auf andere Roboterkomponenten übertragen werden können. Zum Beispiel können die stabilen Kontakte, die Verhinderung von Verklemmungen und die Toleranz gegenüber Scherkräften dazu beitragen, die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit von Greifern zu verbessern. Durch die Anwendung von planaren interskelettalen Strukturen auf Greifer können diese eine bessere Oberflächenhaftung und eine höhere Belastbarkeit aufweisen, was zu einer effizienteren Handhabung von Objekten führt.
Für Rümpfe von Robotern könnten planare interskelettale Strukturen dazu beitragen, die Beweglichkeit und Stabilität zu verbessern. Durch die Verwendung dieser Strukturen könnten Roboter Rümpfe entwickeln, die sich flexibel an verschiedene Umgebungen anpassen können, ohne anfällig für Verklemmungen oder Instabilität zu sein. Dies könnte zu einer besseren Manövrierfähigkeit und Robustheit von Robotern führen.

Welche Herausforderungen gibt es bei der Entwicklung von Regelungsstrategien, die die hohe Steifigkeit und stabile Drehmomentleistung der planaren interskelettalen Strukturen nutzen?

Bei der Entwicklung von Regelungsstrategien, die die hohe Steifigkeit und stabile Drehmomentleistung der planaren interskelettalen Strukturen nutzen, gibt es einige Herausforderungen zu berücksichtigen.
Eine Herausforderung besteht darin, die richtige Balance zwischen Steifigkeit und Flexibilität zu finden. Während die planaren interskelettalen Strukturen eine hohe Steifigkeit aufweisen, um ausreichend Drehmoment zu erzeugen, müssen sie auch flexibel genug sein, um sich an verschiedene Bewegungen und Umgebungen anzupassen. Die Regelungsstrategien müssen daher so gestaltet sein, dass sie diese Balance aufrechterhalten und die Strukturen effektiv steuern können.
Eine weitere Herausforderung besteht darin, die Interaktion zwischen den planaren interskelettalen Strukturen und den Aktuatoren zu optimieren. Die Regelungsstrategien müssen in der Lage sein, die Aktuatoren präzise zu steuern, um die gewünschte Drehmomentleistung zu erzielen, ohne die Strukturen zu überlasten oder zu beschädigen. Dies erfordert eine sorgfältige Abstimmung und Feinabstimmung der Regelungsalgorithmen.

Wie können lernbasierte Regler entwickelt werden, die das Verhalten der planaren interskelettalen Strukturen steuern können?

Die Entwicklung von lernbasierten Reglern, die das Verhalten der planaren interskelettalen Strukturen steuern können, erfordert eine Kombination aus maschinellem Lernen und Regelungstechnik. Hier sind einige Schritte, wie solche Regler entwickelt werden können:

Datenerfassung: Zunächst müssen Daten über das Verhalten der planaren interskelettalen Strukturen gesammelt werden. Dies kann durch Experimente, Simulationen oder Sensordaten erfolgen.

Feature-Extraktion: Anschließend müssen relevante Merkmale aus den Datensätzen extrahiert werden, die das Verhalten der Strukturen charakterisieren. Dies kann beispielsweise die Spannung, Dehnung oder Position der Strukturen sein.

Modellbildung: Basierend auf den extrahierten Merkmalen können Modelle entwickelt werden, die das Verhalten der planaren interskelettalen Strukturen abbilden. Dies können neuronale Netze, Regressionsmodelle oder andere maschinelle Lernverfahren sein.

Training und Optimierung: Die Modelle werden mit den gesammelten Daten trainiert und optimiert, um das Verhalten der Strukturen präzise vorherzusagen. Dieser Prozess kann iterativ sein, um die Leistung des Modells kontinuierlich zu verbessern.

Implementierung: Schließlich werden die trainierten Modelle in die Regelungsstrategien integriert, um das Verhalten der planaren interskelettalen Strukturen in Echtzeit zu steuern. Dies ermöglicht es den Robotern, sich an verschiedene Situationen anzupassen und effektiv zu agieren.