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体能力，但其运动产生的力矩会影响人体平衡，降低肌肉零空间。
  2. 论文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，以减少机器人产生的力矩。
  3. 通过仿真实验，验证了该方法在简化的人体和机器人模型中降低力矩的有效性。

📝 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协同运动规划方法。作为一种可穿戴设备，多余机械臂（SRLs）的操作会产生作用于人体的外部力矩。当力矩增大时，更多的肌肉单元被激活以维持平衡，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，旨在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，来降低产生的力矩，从而增强人机交互。通过简化的的人体和机器人系统模型的仿真实验，验证了该方法在降低力矩方面的性能。

🔬 方法详解

问题定义：可穿戴多肢机器人（SRLs）在近距离内增强人体能力，但其运动会产生作用于人体的外部力矩，力矩过大会导致人体需要激活更多肌肉单元来平衡，从而减少肌肉零空间，影响人机交互的舒适性和效率。现有方法缺乏对机器人运动规划中力矩最小化的考虑。

核心思路：论文的核心思路是通过优化机器人的运动轨迹，在满足一定的位置偏差和角加速度限制下，尽可能地降低机器人运动产生的力矩。这样可以在保证机器人完成任务的同时，减少对人体平衡的影响，提高人机交互的舒适性。

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，然后对其进行修改，以降低产生的力矩。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) 输出优化后的轨迹，该轨迹能够降低机器人运动产生的力矩。

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，并将其与角加速度和位置偏差限制相结合。这种方法能够有效地降低机器人运动对人体的影响，从而提高人机交互的质量。与现有方法相比，该方法更加关注人机交互的舒适性和安全性。

关键设计：论文中使用了简化的的人体和机器人系统模型进行仿真。具体的参数设置和损失函数等技术细节在摘要中没有明确给出，属于未知信息。但可以推测，损失函数可能包含力矩项、角加速度项和位置偏差项，并通过调整各项的权重来实现力矩最小化和轨迹平滑之间的平衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

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产生的力矩。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和对比基线，但仿真结果表明，该方法在降低力矩方面具有显著效果，从而增强了人机交互的舒适性和安全性。具体的量化提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗康复、工业辅助、灾难救援等领域。例如，在医疗康复中，可穿戴多肢机器人可以辅助患者进行运动训练，同时降低对患者身体的负担。在工业辅助中，可以帮助工人完成重物搬运等任务，提高工作效率和安全性。在灾难救援中，可以帮助救援人员进入危险区域，进行搜索和救援工作。

📄 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.