文献

J-GLOBAL ID：202202287679366952   整理番号：22A0775902

生物地理学に基づく学習粒子群最適化による下肢外骨格のモデル同定とヒト-ロボット結合制御【JST・京大機械翻訳】

Model Identification and Human-robot Coupling Control of Lower Limb Exoskeleton with Biogeography-based Learning Particle Swarm Optimization

著者 (10件)： Guo Qing (School of Aeronautics and Astronautics, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Guo Qing (Aircraft Swarm Intelligent Sensing and Cooperative Control Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu, China) ,  Chen Zhenlei (School of Aeronautics and Astronautics, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Chen Zhenlei (Aircraft Swarm Intelligent Sensing and Cooperative Control Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu, China) ,  Yan Yao (School of Aeronautics and Astronautics, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Yan Yao (Aircraft Swarm Intelligent Sensing and Cooperative Control Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu, China) ,  Xiong Wenying (School of Aeronautics and Astronautics, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Xiong Wenying (Aircraft Swarm Intelligent Sensing and Cooperative Control Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu, China) ,  Jiang Dan (School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Shi Yan (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University (BUAA), Beijing, China)
資料名： International Journal of Control, Automation and Systems  (International Journal of Control, Automation and Systems)
巻： 20  号： 2  ページ： 589-600  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4461A  ISSN： 1598-6446  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 下肢外骨格は,人間の運動を助け,生理的力を改善する典型的なウェアラブルロボットである。しかし,制御性能と安定性は,いくつかの未知のモデルパラメータと制御アルゴリズムによって影響を受ける。したがって,モデルパラメトリック同定と下肢外骨格の制御設計を研究する必要がある。最初に,2自由度(DoF)外骨格モデルをLagrange技術によって構築した。次に,バイオ地理ベースの学習パーティクルスウォーム最適化(BLPSO)を用いて,Bスプライン関数パラメータを最適化し,滑らかな刺激軌道を設計した。一方,BLPSOも採用して,トルクと関節角度に基づく外骨格の未知モデルパラメータを同定した。外骨格のパラメトリック同定誤差のマイナス効果を減らすために,受動バックステッピング制御装置を提案して,人間ロボット運動の追跡性能を改善した。さらに,アクティブアドミタンス制御装置を採用して,テスターの運動快適性を改善した。最後に,比較実験結果をプラットフォーム上で検証し,BLPSOアルゴリズムがPSOとGAより良いパラメトリック同定精度を有することを示した。さらに,比較結果は,提案制御装置が追跡挙動を改善し,ウェアラブル運動における人間-ロボット相互作用トルクを減少できることを検証した。Copyright ICROS, KIEE and Springer 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  *学習 ,  *ロボット ,  快適性 ,  トルク ,  ヒト ,  *外骨格 ,  *下肢 ,  自由度
準シソーラス用語： アドミタンス ,  *粒子群最適化 ,  モデルパラメータ ,  関節角度 ,  ウェアラブルロボット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： アクティブアドミタンスコントローラ ,  生物地理学に基づく学習粒子群最適化 ,  Bスプライン ,  下肢外骨格 ,  モデル同定 ,  受動バックステッピングコントローラ

分類 (2件)： 生体代行装置  (EL04000N) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (9件)： 生物地理学 ,  学習 ,  粒子群最適化 ,  下肢 ,  外骨格 ,  モデル同定 ,  ヒト ,  ロボット ,  結合制御