Design Optimization of Musculoskeletal Humanoids with Maximization of Redundancy to Compensate for Muscle Rupture
作者: Kento Kawaharazuka, Yasunori Toshimitsu, Manabu Nishiura, Yuya Koga, Yusuke Omura, Yuki Asano, Kei Okada, Koji Kawasaki, Masayuki Inaba
分类: cs.RO
发布日期: 2025-02-18
备注: Accepted at IROS2021
DOI: 10.1109/IROS51168.2021.9636845
💡 一句话要点
针对肌肉骨骼人形机器人，提出冗余度最大化设计，以补偿肌肉断裂
🎯 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 肌肉冗余 优化设计 肌肉断裂 鲁棒性
📋 核心要点
- 现有肌肉骨骼人形机器人研究较少关注肌肉断裂后的运动能力维持问题。
- 本研究提出一种优化肌肉排列的方法，最大化单肌肉断裂时的最小可用扭矩。
- 通过仿真和实际机器人实验，验证了该优化方法在Musashi手臂上的有效性。
📝 摘要（中文）
肌肉骨骼人形机器人具有多种仿生优势，其中允许可变刚度控制的冗余肌肉排列是最重要的优势之一。本研究侧重于冗余的一个特性，即即使其中一块肌肉断裂，人形机器人也能继续运动，这是许多研究中未曾涉及的优势。为了充分利用这一优势，通过考虑在肌肉断裂时可施加的最小可用扭矩的最大化来优化肌肉排列的设计。该方法应用于肌肉骨骼人形机器人Musashi的手臂仿真，从优化结果中提取设计策略，并通过实际机器人验证其有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有肌肉骨骼人形机器人的设计通常侧重于运动范围、精度或能量效率，而忽略了肌肉冗余在应对肌肉损伤方面的潜力。当机器人的一块或多块肌肉发生断裂时，其运动能力会显著下降，甚至完全丧失。因此，如何利用肌肉冗余来提高机器人在肌肉损伤情况下的鲁棒性是一个重要的研究问题。
核心思路：本研究的核心思路是通过优化肌肉的排列方式，使得在任意一块肌肉断裂的情况下，机器人仍然能够产生足够大的扭矩来完成预定的运动任务。具体而言，目标是最大化所有单肌肉断裂情况下的最小可用扭矩，从而保证机器人在最坏情况下的运动能力。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 建立肌肉骨骼人形机器人的动力学模型，包括肌肉的力学特性和关节的运动学约束；2) 定义优化目标函数，即最大化所有单肌肉断裂情况下的最小可用扭矩；3) 使用优化算法（具体算法未知）求解最优的肌肉排列方案；4) 通过仿真和实际机器人实验验证优化方案的有效性。
关键创新：本研究的关键创新在于将肌肉冗余的优势与机器人的鲁棒性联系起来，提出了一种针对肌肉断裂情况的肌肉排列优化方法。与传统的肌肉骨骼机器人设计方法相比，该方法更加关注机器人在非理想条件下的运动能力，从而提高了机器人的可靠性和适应性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 优化目标函数的选择，即最大化最小可用扭矩，这保证了机器人在最坏情况下的运动能力；2) 优化算法的选择，需要选择一种能够有效处理高维非线性优化问题的算法（具体算法未知）；3) 肌肉模型的建立，需要准确描述肌肉的力学特性，包括力-长度关系和力-速度关系（具体模型未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究通过仿真和实际机器人实验验证了所提出的优化方法的有效性。具体而言，通过优化肌肉排列，提高了Musashi手臂在单肌肉断裂情况下的最小可用扭矩，从而增强了其在肌肉损伤情况下的运动能力。虽然论文中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但实验结果表明该方法具有实际应用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于康复机器人、外骨骼机器人等领域，提高机器人在复杂环境和意外情况下的可靠性和安全性。例如，在康复机器人中，可以优化肌肉排列，使其在部分肌肉受损的情况下仍能提供有效的辅助运动。此外，该方法还可用于设计具有更高容错能力的工业机器人和人机协作机器人。
📄 摘要（原文）
Musculoskeletal humanoids have various biomimetic advantages, and the redundant muscle arrangement allowing for variable stiffness control is one of the most important. In this study, we focus on one feature of the redundancy, which enables the humanoid to keep moving even if one of its muscles breaks, an advantage that has not been dealt with in many studies. In order to make the most of this advantage, the design of muscle arrangement is optimized by considering the maximization of minimum available torque that can be exerted when one muscle breaks. This method is applied to the elbow of a musculoskeletal humanoid Musashi with simulations, the design policy is extracted from the optimization results, and its effectiveness is confirmed with the actual robot.