长时间自体图像获取及其在肌骨结构控制中的应用
机器人学
2024-04-09 v1
摘要
线缆驱动肌骨人形机器人具有人类所拥有的诸多优势，但其复杂的肌肉和骨骼结构建模困难，传统的基于模型的控制无法实现预期运动。因此，需要一种学习控制机制，从实际机器人中获取关节角度、肌肉张力和肌肉长度之间的非线性关系。在本研究中，我们提出一种长时间运行该学习控制机制的系统，以使肌骨人形机器人的自体图像始终保持正确。此外，我们表明肌骨人形机器人可以利用该自体图像进行位置控制、力矩控制和变刚度控制。我们进行了长达 3 小时的长时间自体图像获取实验，评估了使用该自体图像的变刚度控制等，并综合讨论了肌骨结构自体图像获取的优越性和实用性。
引用
@article{arxiv.2404.05293,
title = {Long-time Self-body Image Acquisition and its Application to the Control of Musculoskeletal Structures},
author = {Kento Kawaharazuka and Kei Tsuzuki and Shogo Makino and Moritaka Onitsuka and Yuki Asano and Kei Okada and Koji Kawasaki and Masayuki Inaba},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.05293},
year = {2024}
}
备注
Accepted at IEEE Robotics and Automation Letters, 2019