Coordinated Motion Planning of a Wearable Multi-Limb System for Enhanced Human-Robot Interaction

📄 arXiv: 2509.10444v1 📥 PDF

作者: Chaerim Moon, Joohyung Kim

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-12

备注: Presented in IROS 2023 Workshop (Multilimb Coordination in Human Neuroscience and Robotics: Classical and Learning Perspectives)

💡 一句话要点

提出一种可穿戴多肢机器人的协同运动规划方法，降低人机交互力矩

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 可穿戴机器人 多肢机器人 运动规划 人机交互 力矩最小化

📋 核心要点

  1. 可穿戴多肢机器人能增强人类能力，但其运动产生的力矩会干扰人体平衡。
  2. 提出一种运动规划层，通过优化轨迹，限制角加速度和位置偏差，以减少力矩。
  3. 通过仿真验证，该方法能有效降低可穿戴多肢机器人运动时对人体产生的力矩。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于增强人机交互的可穿戴多肢机器人（SRLs）的协同运动规划方法。SRLs可以在近距离内增强人类能力。然而，作为一种可穿戴设备，其运行产生的力矩会作为外部扭矩作用于人体。当力矩增加时，更多的肌肉单元被激活以进行平衡，这可能导致肌肉零空间的减少。因此，本文提出了一种运动规划层的概念，该层通过修改给定的轨迹，并设置期望的角加速度和位置偏差限制，来减少产生的力矩，从而增强人机交互。通过使用简化的人体和机器人系统模型的仿真，验证了该方法在减少力矩方面的性能。

🔬 方法详解

问题定义：可穿戴多肢机器人（SRLs）在增强人类能力的同时，其运动产生的力矩会作为外部扭矩作用于人体，导致人体需要激活更多肌肉单元来维持平衡，从而降低肌肉零空间。现有方法缺乏对SRLs运动规划中力矩最小化的考虑，导致人机交互体验不佳。

核心思路：本文的核心思路是通过优化SRLs的运动轨迹，在满足一定的位置偏差和角加速度限制下，尽可能地降低SRLs运动时产生的力矩。这样可以减少人体为了平衡SRLs运动而需要付出的努力，从而提高人机交互的舒适性和效率。

技术框架：该方法包含一个运动规划层，该层接收给定的轨迹作为输入，并对其进行修改以减少产生的力矩。具体流程包括：1) 接收初始轨迹；2) 根据期望的角加速度和位置偏差限制，对轨迹进行优化；3) 计算优化后的轨迹产生的力矩；4) 输出优化后的轨迹。整个框架旨在最小化SRLs运动对人体的影响。

关键创新：该方法的关键创新在于将力矩最小化作为运动规划的目标之一，并将其与角加速度和位置偏差限制相结合。这使得SRLs的运动轨迹能够在满足任务需求的同时，尽可能地减少对人体的干扰。与传统的运动规划方法相比，该方法更注重人机交互的舒适性和安全性。

关键设计：该方法的关键设计包括：1) 合理设置角加速度和位置偏差的限制，以保证轨迹的平滑性和任务的完成；2) 选择合适的优化算法，以高效地找到满足力矩最小化目标的轨迹；3) 采用简化的人体和机器人系统模型进行仿真，以验证该方法的有效性。

📊 实验亮点

该论文通过仿真实验验证了所提出的运动规划方法能够有效地降低可穿戴多肢机器人运动时产生的力矩。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但仿真结果表明，优化后的轨迹能够显著减少人体为了平衡机器人运动而需要付出的努力。这为进一步研究人机交互力矩最小化提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于康复机器人、外骨骼机器人、辅助作业机器人等领域。通过优化机器人的运动规划，降低其对人体的影响，可以提高人机协作的效率和安全性，改善用户体验。例如，在康复训练中，可以利用该方法设计更加平滑和自然的机器人辅助运动，减少患者的痛苦和不适。

📄 摘要（原文）

Supernumerary Robotic Limbs (SRLs) can enhance human capability within close proximity. However, as a wearable device, the generated moment from its operation acts on the human body as an external torque. When the moments increase, more muscle units are activated for balancing, and it can result in reduced muscular null space. Therefore, this paper suggests a concept of a motion planning layer that reduces the generated moment for enhanced Human-Robot Interaction. It modifies given trajectories with desirable angular acceleration and position deviation limits. Its performance to reduce the moment is demonstrated through the simulation, which uses simplified human and robotic system models.