冗長な筋配置を持つ筋骨格ヒューマノイドにおける筋断裂に頑健な連続動作戦略：感覚間ネットワークのオンライン学習による実現
Robust Continuous Motion Strategy Against Muscle Rupture using Online Learning of Redundant Intersensory Networks for Musculoskeletal Humanoids
筋骨格ヒューマノイドの冗長な筋配置を活かし、感覚間関係を表すニューラルネットワークをオンライン学習することで、筋断裂を検知しつつ動作を継続できる制御手法を提案した。
著者: Kento Kawaharazuka, Manabu Nishiura, Yasunori Toshimitsu, Yusuke Omura, Yuya Koga, Yuki Asano, Koji Kawasaki, Masayuki Inaba
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Musculoskeletal humanoids have various biomimetic advantages, of which redundant muscle arrangement is one of the most important features. This feature enables variable stiffness control and allows the robot to keep moving its joints even if one of the redundant muscles breaks, but this has been rarely explored. In this study, we construct a neural network that represents the relationship among sensors in the flexible and difficult-to-modelize body of the musculoskeletal humanoid, and by learning this neural network, accurate motions can be achieved. In order to take advantage of the redundancy of muscles, we discuss the use of this network for muscle rupture detection, online update of the intersensory relationship considering the muscle rupture, and body control and state estimation using the muscle rupture information. This study explains a method of constructing a musculoskeletal humanoid that continues to move and perform tasks robustly even when one muscle breaks.
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