Robust Continuous Motion Strategy Against Muscle Rupture using Online Learning of Redundant Intersensory Networks for Musculoskeletal Humanoids
作者: Kento Kawaharazuka, Manabu Nishiura, Yasunori Toshimitsu, Yusuke Omura, Yuya Koga, Yuki Asano, Koji Kawasaki, Masayuki Inaba
分类: cs.RO
发布日期: 2024-09-23
备注: Accepted at Robotics and Autonomous Systems
DOI: 10.1016/j.robot.2022.104067
💡 一句话要点
针对肌肉骨骼人形机器人，提出基于在线学习冗余跨感官网络的抗肌肉断裂运动策略
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 肌肉骨骼人形机器人 冗余肌肉 在线学习 跨感官网络 肌肉断裂检测 鲁棒控制 状态估计
📋 核心要点
- 肌肉骨骼人形机器人冗余肌肉的优势未被充分利用，尤其是在肌肉断裂情况下的运动保持。
- 通过在线学习跨感官神经网络，机器人能够检测肌肉断裂并自适应地调整运动策略。
- 该方法旨在构建即使在肌肉断裂情况下也能稳定运动和执行任务的鲁棒人形机器人。
📝 摘要（中文）
肌肉骨骼人形机器人具有多种仿生优势，其中冗余肌肉排列是最重要的特征之一。这种特征能够实现可变的刚度控制，并允许机器人在其中一个冗余肌肉断裂时仍能保持关节运动，但这一点很少被探索。本研究构建了一个神经网络，用于表示肌肉骨骼人形机器人灵活且难以建模的身体中传感器之间的关系。通过学习这个神经网络，可以实现精确的运动。为了利用肌肉的冗余性，我们讨论了使用该网络进行肌肉断裂检测、考虑肌肉断裂的跨感官关系在线更新，以及使用肌肉断裂信息进行身体控制和状态估计的方法。本研究阐述了一种构建肌肉骨骼人形机器人的方法，即使在其中一块肌肉断裂时，该机器人也能持续移动并执行任务。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决肌肉骨骼人形机器人在肌肉发生断裂时，如何保持运动的鲁棒性问题。现有方法通常难以处理肌肉断裂带来的模型变化，导致运动控制精度下降甚至失效。传统的控制方法难以适应这种突发的结构性变化。
核心思路：论文的核心思路是利用肌肉骨骼人形机器人的冗余肌肉结构，通过在线学习跨感官神经网络来实时估计机器人状态，并根据肌肉断裂情况调整控制策略。这种方法允许机器人即使在部分肌肉失效的情况下，也能通过其他肌肉的协同作用来维持运动。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 跨感官网络构建：构建一个神经网络，用于学习机器人身体各传感器之间的关系。2) 肌肉断裂检测：利用跨感官网络检测肌肉断裂事件。3) 在线学习与更新：根据肌肉断裂信息，在线更新跨感官网络，以适应新的身体状态。4) 运动控制与状态估计：使用更新后的网络进行身体控制和状态估计，保证运动的连续性。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一种基于在线学习的跨感官网络，能够实时适应肌肉骨骼人形机器人的结构变化。与传统的离线学习方法相比，该方法能够更好地处理肌肉断裂等突发事件，提高机器人的鲁棒性。此外，利用肌肉冗余特性进行故障自适应也是一个重要的创新点。
关键设计：跨感官网络的具体结构未知，但其目标是学习传感器之间的关系。在线学习算法的具体细节未知，但需要能够快速适应肌肉断裂带来的变化。控制策略的设计需要考虑到肌肉冗余，以便在部分肌肉失效时，其他肌肉能够进行补偿。损失函数的设计需要能够反映肌肉断裂对运动的影响，并引导网络学习新的状态估计模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
由于论文摘要中没有提供具体的实验数据，因此无法总结实验亮点。但可以推断，实验结果应该展示了该方法在肌肉断裂情况下，能够维持机器人运动的稳定性和精度，并优于传统的控制方法。具体的性能指标可能包括运动误差、恢复时间等。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发更可靠的肌肉骨骼人形机器人，使其能够在复杂或恶劣环境中执行任务，例如搜救、灾难响应和医疗辅助。通过提高机器人的容错能力，可以减少维护成本，延长使用寿命，并扩展其应用范围。
📄 摘要（原文）
Musculoskeletal humanoids have various biomimetic advantages, of which redundant muscle arrangement is one of the most important features. This feature enables variable stiffness control and allows the robot to keep moving its joints even if one of the redundant muscles breaks, but this has been rarely explored. In this study, we construct a neural network that represents the relationship among sensors in the flexible and difficult-to-modelize body of the musculoskeletal humanoid, and by learning this neural network, accurate motions can be achieved. In order to take advantage of the redundancy of muscles, we discuss the use of this network for muscle rupture detection, online update of the intersensory relationship considering the muscle rupture, and body control and state estimation using the muscle rupture information. This study explains a method of constructing a musculoskeletal humanoid that continues to move and perform tasks robustly even when one muscle breaks.