利用肌肉骨骼仿人肩关节冗余进行自身体像获取与姿态生成以实现物体操作

我们提出了一种利用肌肉骨骼仿人肩关节冗余进行逆运动学求解，以实现姿态生成与物体操作的自身体像学习方法。通过实现汽车方向盘操作，验证了该方法的有效性。肩关节复合体具有沿肋骨滑动的肩胛骨和开放式球面关节，并由众多肌群支撑，从而实现广泛的运动范围。作为人类仿生肩关节复合体的发展，我们通过实现深层肌肉并稳定关节驱动，增加了肌肉冗余度。作为利用肩关节冗余进行姿态生成的方法，我们考虑了基于人体肩肱节律所提出的肩胛骨驱动策略的逆运动学。为了控制模仿人体结构的复杂机器人，学习其自身体像是必不可少的，但由于难以测量的变形，准确获知自身状态十分困难。为解决这一问题，我们开发了一种通过识别手部相对于物体的位置来获取自身体像的方法，该自身体像可针对物体操作进行适当更新。我们将上述方法应用于全肌肉骨骼仿人机器人Kengoro，并通过进行需要双臂恰当配合的方向盘操作实验验证了其有效性。