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核心概念
본 연구는 데이터 기반 예측 제어 (DDPC) 프레임워크를 활용하여 하체 외골격 로봇 Atalante의 보행 안정화를 달성하였다. DDPC 기반 궤적 계획기를 통해 다양한 사용자와 하중 조건에서 안정적인 보행을 구현하였다.
摘要
본 연구는 데이터 기반 예측 제어 (DDPC) 프레임워크를 활용하여 하체 외골격 로봇 Atalante의 보행 안정화를 달성하였다.
DDPC 기반 궤적 계획기는 다음과 같은 구조로 구성되어 있다:
- 상위 레벨에서 DDPC는 Hankel 행렬과 상태 천이 행렬을 활용하여 데이터 기반 모델을 구축하고, 이를 통해 다양한 사용자와 하중 조건에 적응할 수 있는 보행 궤적을 생성한다.
- 하위 레벨에서는 역기구학과 수동성 기반 제어기를 통해 DDPC에서 계획된 궤적을 외골격의 전체 상태 공간으로 매핑한다.
시뮬레이션 결과, DDPC 기반 계획기는 선형 역진자 모델 (LIP) 기반 모델 예측 제어 (MPC)에 비해 더 높은 속도에서 안정적인 보행을 달성할 수 있음을 보여주었다. 또한 시간 변동 외란에 대한 강인성도 검증되었다.
하드웨어 실험에서도 DDPC 프레임워크는 다양한 사용자 키네마틱스와 하중 조건에서 안정적인 보행을 구현할 수 있었다. 특히 사용자의 추가 하중 착용 시에도 DDPC 기반 제어기가 우수한 성능을 보였다.
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Data-Driven Predictive Control for Robust Exoskeleton Locomotion
统计
발 압력 중심 (CoP) 위치는 x방향으로 -0.122 m에서 -0.106 m 사이에 있다.
외골격 로봇의 무게는 82 kg이다.
引用
"데이터 기반 예측 제어 (DDPC) 프레임워크는 다양한 사용자와 하중 조건에서 안정적인 보행을 구현할 수 있다."
"DDPC 기반 궤적 계획기는 선형 역진자 모델 (LIP) 기반 모델 예측 제어 (MPC)에 비해 더 높은 속도에서 안정적인 보행을 달성할 수 있다."
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DDPC 프레임워크를 통해 어떤 방식으로 사용자 개인차를 고려할 수 있는가
DDPC 프레임워크를 통해 사용자 개인차를 고려하는 방식은 다양한 측면에서 이루어집니다. 먼저, DDPC는 Hankel 행렬과 상태 전이 행렬을 활용하여 데이터 기반 모델을 구축하고 사용자의 다양한 동작을 학습하고 적응할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 사용자와 부하에 대응하는 강건한 보행 자세를 학습하고 적용할 수 있습니다. 또한, DDPC는 상위 계층에서 계획자로 작용하여 데이터 기반 모델을 생성하고 하위 계층에서 역운동학과 통과성 기반 제어를 통합하여 계획된 경로를 외골격의 전체 상태로 매핑할 수 있습니다. 이를 통해 사용자의 동작 특성을 고려하면서 안정적이고 적응 가능한 보행 자세를 실현할 수 있습니다.
DDPC 프레임워크의 한계는 무엇이며, 어떤 방식으로 개선할 수 있을까
DDPC 프레임워크의 한계 중 하나는 Hankel 행렬의 온라인 업데이트 과정을 보다 체계적으로 개선하는 것입니다. Hankel 행렬의 크기 선택은 지속적으로 흥미로운 요구 사항을 충족시키는 것과 오래된 데이터를 사용하는 것 사이의 균형을 유지해야 합니다. 또한, DDPC의 성능은 Hankel 행렬을 구축하는 데 사용된 초기 모델에 의존하므로 이를 향상시키기 위해 초기 데이터 수집에 사용된 정상 제어기의 능력을 향상시키는 방법을 고려할 수 있습니다. 더 나아가, CoM 수평 위치의 구동 능력 한계를 고려할 때 DDPC 프레임워크를 발전시켜 발을 놓는 위치와 보행 타이밍 계획을 통합하여 안정성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.
DDPC 프레임워크를 활용하여 외골격 로봇의 다른 기능, 예를 들어 상지 보조 등을 구현할 수 있을까
DDPC 프레임워크를 활용하여 외골격 로봇의 다른 기능, 예를 들어 상지 보조 등을 구현하는 것은 가능합니다. DDPC는 데이터 기반 제어 방법론으로, 다양한 로봇 기능을 효과적으로 제어하고 최적화할 수 있는 강력한 도구입니다. 외골격 로봇의 상지 보조 기능을 구현하기 위해서는 해당 기능에 대한 데이터를 수집하고 이를 기반으로 DDPC를 적용하여 원하는 동작을 학습하고 제어할 수 있습니다. 이를 통해 외골격 로봇의 다양한 기능을 향상시키고 사용자에게 더 많은 지원을 제공할 수 있습니다.
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