Биомеханическое моделирование в робототехнике: имитируя человеческое движение для лучшего дизайна

Биомеханическое моделирование представляет собой преобразующий подход в робототехнике, создавая сложные цифровые представления о структуре человеческого тела, моделях движения и механических свойствах. Эта междисциплинарная область объединяет принципы биологии, физики, инженерии и информатики для разработки роботов, которые могут двигаться, взаимодействовать и функционировать с беспрецедентной естественностью и эффективностью. Понимая и воспроизводя сложные механизмы, которые управляют движением человека, инженеры разрабатывают следующее поколение роботизированных систем, которые легко интегрируются в нашу повседневную жизнь.

Основы биомеханического моделирования

По своей сути, биомеханическое моделирование включает в себя создание вычислительных представлений, которые имитируют то, как движется и функционирует человеческое тело. Растущая важность анализа движения привела к разработке более сложных биомеханических моделей для подробного описания моделей движения человека. Эти модели значительно эволюционировали за последние десятилетия, масштабируясь от упрощенных двумерных до трехмерных представлений тела, включая подробные модели суставов, мышц, сухожилий и связок.

Человеческая опорно-двигательная система представляет собой необычайную сложность, которую инженеры должны тщательно анализировать и воспроизводить. Человеческая опорно-двигательная система представляет собой сложную динамическую систему с высокими пространственно-временными степенями свободы. В то время как современные технологические достижения не могут эффективно измерять динамические характеристики человеческого тела в целом, моделирование и моделирование очень важны для понимания управления движением человека и человеческих факторов в взаимодействии человека и робота. Эта сложность проистекает из сложного взаимодействия между сотнями мышц, более чем 200 костями, многочисленными суставами и сложными нейронными системами управления, которые работают совместно для создания жидкого, эффективного движения.

Опорно-двигательная модель построена на основе анатомических и биомеханических данных человеческого тела. Имитируя движение человека с помощью опорно-двигательного аппарата, можно получить представление о динамике человеческого тела и факторах, влияющих на движение, таких как паттерны активации мышц, стабильность суставов и координация конечностей. Эти идеи оказываются бесценными для применения в робототехнике, позволяя инженерам проектировать системы, которые воспроизводят эффективность и адаптивность, присущие биологическим системам.

Понимание сложности человеческого движения

Человеческое движение представляет собой одно из самых сложных инженерных достижений природы. Гейт сложен, поскольку точные механизмы в пределах опорно-двигательной системы, которые управляют им, трудно точно охарактеризовать. Будь то научное понимание нормативной походки, разработка вмешательств для нарушенной походки или воссоздание локомоции в роботизированных устройствах, различные биомеханические теории и инструменты позволили нам перегонять и концептуализировать аспекты локомоторного поведения.

Мускулоскелетные компоненты и их взаимодействие

Система движения человеческого тела состоит из множества взаимосвязанных компонентов, каждый из которых играет критическую роль в генерации и управлении движением. Мышцы обеспечивают генерацию активной силы, необходимой для движения, сжимаясь и расслабляясь в точно скоординированных узорах. Кости служат жесткими структурными элементами, которые обеспечивают рычаг и поддержку, а суставы позволяют контролировать движение между скелетными сегментами. Тендоны и связки соединяют эти компоненты, передающие силы и обеспечивающие стабильность.

Усовершенствованные биомеханические модели теперь включают беспрецедентные уровни детализации. Мы строим скелетно-мышечную модель с 90 сегментами тела, 206 суставами и 700 единицами мышечного депонирования, что позволяет имитировать динамику всего тела и взаимодействие с различными устройствами. Этот уровень сложности позволяет исследователям фиксировать нюансы поведения, которые характеризуют движение человека, от тонких регулировок, которые поддерживают баланс, до взрывной выработки энергии, необходимой для спортивной деятельности.

Нейронный контроль и координация

Помимо механических компонентов, нейронные системы управления организуют время и интенсивность активации мышц. Эти теории могут включать, например, механические соображения из перевернутых маятниковых моделей и нейронную координацию из центральных генераторов шаблонов. Такие инструменты, как захват движения и электромиография, позволяют захватывать кинематику походки, кинетику и электрическую активность соответствующих мышц. Понимание этих механизмов управления помогает инженерам-робототехникам разрабатывать более сложные алгоритмы управления, которые могут адаптироваться к изменяющимся условиям и требованиям.

Задача управления сотнями мышц одновременно привела к инновациям в вычислительных подходах. Также не хватает алгоритмов, способных контролировать более 600 мышц для создания разумных движений человека. Чтобы заполнить этот пробел, мы разрабатываем новый алгоритм с использованием низкоразмерного представления и иерархического глубокого обучения подкреплению для достижения современного управления полным телом. Эти передовые стратегии управления позволяют биомеханическим моделям генерировать реалистичные, биологически правдоподобные движения, которые могут информировать о дизайне и управлении роботом.

Биомеханические теории и модели

Несколько теоретических основ помогают инженерам понять и воспроизвести движение человека. Например, модель перевернутого маятника дает представление о том, как люди поддерживают равновесие и генерируют эффективные походки. Биомеханика человека показывает, что высота CoM изменяется во время передвижения, что позволяет быстрее двигаться. Это понимание привело к более сложным стратегиям передвижения роботов, которые могут адаптироваться к различным скоростям и рельефу.

Были выявлены многочисленные скелетные, опорно-двигательные и нейромускуло-скелетные модели с переменными степенями сложности, точности и вычислительной эффективности.Важным замечанием является то, что наиболее подходящая модель зависит от целей исследования, уровня детализации изображенных анатомических структур, целевой популяции или выполняемого движения. Такое разнообразие подходов моделирования позволяет инженерам выбирать соответствующий уровень сложности для их конкретного применения, балансируя вычислительную эффективность с точностью.

Приложения в робототехнике проектирования и разработки

Биомеханическое моделирование произвело революцию во многих областях проектирования робототехники, позволив инженерам создавать системы, которые более естественно и эффективно взаимодействуют с людьми и их средой. Эти симуляции являются центральными для разработки и анализа таких устройств, как совместные роботы, экзоскелеты, протезы или, в более общем плане, адаптированные рабочие станции, которые должны оказывать надлежащую помощь людям на всех этапах их жизни.

Развитие гуманоидных роботов

Гуманоидные роботы представляют собой одно из самых амбициозных применений биомеханического моделирования. В антропоморфном структурном дизайне исследователи разработали человекоподобных роботов, которые очень похожи на людей по внешнему виду, совместной структуре и движению, моделируя опорно-двигательную систему человека. Эти роботы стремятся воспроизвести не только внешний вид человека, но и естественные модели движения, которые делают движение человека таким эффективным и адаптируемым.

Они изучили проблемы в антропоморфном планировании движения для роботизированных рук с несколькими степенями свободы, сосредоточившись на создании человекоподобных роботов с естественными, похожими на человека движениями. Исследование подчеркивает интеграцию биомеханики, нейрофизиологии и передовых вычислительных моделей для эффективного имитации движения человека. Эта интеграция позволяет роботам выполнять сложные задачи в средах, предназначенных для людей, от навигации по лестнице и дверным проемам до манипулирования объектами с человекоподобной ловкостью.

Однако в достижении подлинно человекоподобного движения остаются значительные проблемы. Во-первых, моделирование биомеханических характеристик движения человека исследовано недостаточно. Алгоритмы планирования движения антропоморфного типа часто основаны на упрощенных моделях биомеханики человека, игнорируя многие детали и сложности, которые могут привести к различиям между движениями роботов и человека, и отсутствию биомеханической естественности. В результате биомеханические характеристики, такие как кости, мышцы и суставы человека, должны быть более точно и тщательно смоделированы для улучшения реализма и точности роботизированного движения.

Экзоскелетные системы

Экзоскелеты представляют собой ещё одно критическое применение, где биомеханическое моделирование оказывается существенным. Эти носимые роботизированные системы увеличивают возможности человека или помогают людям с нарушениями подвижности. Затем в OpenSim были импортированы обработанные данные походки, а для кинематики и динамического анализа человека была создана опорно-двигательная модель экспериментального объекта, кроме того, получены механические характеристики движения человека. Наконец, предложены механические характеристики движения человека для управления крутящим моментом экзоскелетного робота нижней конечности на основе контроллера ПД, а безошибочное отслеживание достигается за счёт регулировки параметров контроллера. Этот метод повышает гибкость движения экзоскелетного робота и отвечает антропоморфным проектным требованиям реабилитационной подготовки.

Конструкция и управление экзоскелетами представляют собой уникальные проблемы, поскольку эти системы должны работать в гармонии с человеческим телом. Однако интеграция физических аппаратных и программных алгоритмов управления с пользователями для помощи при нарушениях походки создает несколько проблем, таких как разрешение пользователю принимать различные походки и процесс оценки эффективности и производительности этих вспомогательных устройств. Биомеханические модели помогают инженерам понять, как силы должны распределяться, когда должна оказываться помощь и как обеспечить синхронное движение экзоскелета с намерениями пользователя.

Последние достижения позволили более сложно анализировать взаимодействия человека и экзоскелета. Целью этой работы является моделирование влияния Супер-подмышек на распределение мышечных сил в стволе человека во время ползания, а также использование этой модели для координации управления роботами и раскрытия принципов проектирования, которые выгодно перераспределяют эти силы. Такой подход позволяет инженерам оптимизировать конструкции экзоскелетов для снижения усталости пользователей и риска травм при максимизации эффективности помощи.

Протезные устройства

Биомеханическое моделирование также продвигает протезирование конечностей, позволяя создавать искусственные конечности, которые более точно копируют естественные модели движения. Понимая, как биологические конечности генерируют и контролируют движение, инженеры могут разрабатывать протезы, которые обеспечивают более интуитивный контроль и естественные модели походки. Эти достижения улучшают комфорт пользователя, снижают затраты энергии и повышают общее качество жизни людей с использованием протезов.

Современное развитие протезирования все больше опирается на детальное моделирование опорно-двигательного аппарата для оптимизации совместного размещения, выбора привода и стратегий управления. Этот биомеханический подход приводит к протезам, которые лучше соответствуют механическим свойствам и возможностям движения биологических конечностей, что приводит к улучшению принятия пользователем и функциональных результатов.

Реабилитационная робототехника

Интеграция биомеханики, сенсорной технологии и биоиндустриального контроля трансформирует реабилитацию и носимую робототехнику за счет повышения мобильности и восстановления человека. Биомеханика информирует о проектировании систем, которые воспроизводят или поддерживают естественное движение, в то время как усовершенствованные датчики контролируют физиологические и биомеханические данные в режиме реального времени, позволяя персонализированную помощь. Эта адаптация в режиме реального времени позволяет роботам реабилитации обеспечивать соответствующие уровни помощи, которые способствуют восстановлению без перегрузки пациента.

Реабилитационные приложения получают пользу, в частности, от способности биомеханического моделирования предсказывать и анализировать модели движений. Появление экзоскелетной реабилитационной тренировки принесло хорошие новости пациентам с дисфункцией конечностей. Реабилитационные роботы используются для оказания помощи пациентам с реабилитационной тренировкой конечностей и играют важную роль в продвижении спортивной функции пациента с восстановлением болезни конечностей в повседневную жизнь. Для улучшения реабилитационного лечения по-прежнему проводятся различные исследования, основанные на динамике человека и механизмах движения, для создания более эффективной реабилитационной тренировки.

Совместные роботы

Сотрудничающие роботы или коботы работают вместе с людьми в общих рабочих пространствах, требуя сложного понимания человеческого движения и возможностей. Биомеханический анализ необходим для оценки субъектов, взаимодействующих с роботизированными установками и платформами. Включая биомеханические модели, инженеры могут проектировать коботов, которые предвосхищают человеческие движения, избегают столкновений и оказывают помощь в соответствующее время и с подходящими уровнями силы.

Данные отслеживания человека были получены Azure Kinect и разработаны с помощью биомеханической модели, которая позволила вычислить кинематику и динамику человека. Биомеханика нейротипичных и ASD операторов сравнивалась в течение двух рабочих сессий. Как нейротипичные, так и люди, характеризующиеся ASD, снижали крутящий момент и мощность во второй сессии по отношению к первой, что указывает на адаптацию к рабочей активности. Этот тип анализа помогает оптимизировать взаимодействие человека и робота, понимая, как работники адаптируются к роботизированной помощи с течением времени.

Передовые методы моделирования и инструменты

В области биомеханического моделирования используются все более сложные вычислительные инструменты и методологии для улавливания сложности человеческого движения. Эти методы варьируются от упрощенных аналитических моделей до комплексного моделирования конечных элементов, каждый из которых предлагает различные компромиссы между вычислительной эффективностью и точностью.

Платформы для моделирования скелетно-мышечной системы

В качестве стандартов для биомеханического моделирования в робототехнике появились несколько программных платформ. OpenSim, например, предоставляет фреймворк с открытым исходным кодом для создания и анализа скелетно-мышечных моделей. Opensim: программное обеспечение с открытым исходным кодом для создания и анализа динамических симуляций движения. Эти платформы позволяют исследователям создавать подробные модели, включающие анатомические данные, мышечные свойства и стратегии нейронного управления.

Поэтому мы представляем здесь Robot Designer, плагин для 3D-моделирования Blender, чтобы облегчить проектирование скелетно-мышечных, а также роботизированных моделей тела для экспериментов на основе моделирования. Мы предлагаем графический пользовательский интерфейс (GUI) с рядом инструментов для кинематики, динамики, геометрии, датчиков и мышц для содействия легкому и быстрому проектированию и параметризации тел агентов. Модели могут экспортироваться / импортироваться в стандартных форматах сообщества, таких как SDFormat и .osim, и непосредственно совместимы с платформой Neurorobotics (NRP) в качестве основы для воплощенных экспериментов по обучению движению.

Вычислительные подходы

Несмотря на эти экспериментальные достижения, моделирование и моделирование динамических скелетно-мышечных архитектур (биологических, искусственных или биогибридных) не продвигались с одинаковой скоростью, что ухудшало широкое развертывание мягких роботизированных технологий. Биологические схемы традиционно моделировались как механические структуры, состоящие из пружин, амортизаторов и связей, формулирующих совместные движения в динамические уравнения жесткого тела. Хотя этот подход проницателен во многих контекстах, он плохо подходит для полного захвата динамики внутренне мягких систем, таких как головоногие, рыбы или змеи.

Для облегчения понимания биофизических механизмов в действии и для оптимизации их потенциального использования в инженерных приложениях мы представляем здесь универсальный численный подход к моделированию скелетно-мышечных архитектур. Он опирается на сборку гетерогенных, активных и пассивных стержней Коссерата в динамические структуры, которые моделируют кости, сухожилия, связки, волокна и мышечную связность. Мы демонстрируем его полезность в ряде проблем, связанных с биологическими и мягкими роботизированными сценариями в масштабах и средах: от проектирования биогибридных роботов миллиметровой длины до синтеза и реконструкции сложных опорно-двигательных систем.

Обратная кинематика и динамика

Обратная кинематика и обратная динамика представляют собой критические вычислительные методы в биомеханическом моделировании. Обратная кинематика определяет углы суставов, необходимые для достижения желаемого положения конечного эффекта, в то время как обратная динамика вычисляет силы и крутящие моменты, необходимые для создания наблюдаемых движений. Учитывая ?q, ?q, ?q в экв. (2), совместные ?rqes τ и GRFM могут быть определены как проблема обратной динамики. Однако, нет уникального решения этой проблемы обратной динамики для определения индивидуальных мышечных сил Fm. Таким образом, мы формулируем задачу оптимизации, которая минимизирует функциональную стоимость, которая была доказана физиологически значимой.

Эти методы оказываются необходимыми для перевода наблюдаемых движений человека в стратегии управления роботами. Анализируя, как люди выполняют конкретные задачи, инженеры могут выводить политику управления, которая позволяет роботам выполнять аналогичные движения с сопоставимой эффективностью и естественностью.

Интеграция машинного обучения

Современное биомеханическое моделирование все чаще включает в себя методы машинного обучения для решения сложности опорно-двигательного аппарата. Мы также разрабатываем иерархический алгоритм глубокого обучения подкреплению (RL) с низкоразмерным представлением, двухступенчатое иерархическое обучение (TSHT), который способен управлять моделью для генерации биологически правдоподобных движений. Мы делаем и опорно-двигательную модель, и наш алгоритм управления доступными для исследовательского сообщества с целью содействия разработке более точных моделей, разработке лучших вспомогательных роботов и лучшего понимания управления нервно-мышечным движением человека для воплощенного интеллекта.

Эти подходы, основанные на обучении, могут обнаружить стратегии управления, которые могут быть не очевидны с помощью традиционных аналитических методов, что потенциально приводит к более эффективному и адаптируемому поведению роботов.Сочетание биомеханических моделей с машинным обучением создает мощные инструменты для разработки роботов, которые могут учиться и адаптировать свои движения на основе опыта.

Преимущества и преимущества биомеханического моделирования в робототехнике

Внедрение биомеханических принципов в дизайн робототехники дает многочисленные преимущества, которые распространяются на несколько измерений производительности и функциональности робота. Эти преимущества варьируются от улучшения качества движения до повышения безопасности при взаимодействии человека и робота.

Естественные и эффективные движения

Биомеханически вдохновленные роботы демонстрируют более естественные модели движения, которые очень похожи на движение человека. Эта естественность улучшает не только эстетическое качество движения роботов, но и его функциональную эффективность. Человеческое движение развивалось в течение миллионов лет, чтобы оптимизировать энергоэффективность, стабильность и адаптивность - качества, которые передаются роботам, разработанным с использованием биомеханических принципов.

Подводя итог, можно сказать, что биомеханические системы развивались замечательно в течение последних десятилетий. Такие достижения позволили получить глубокие знания о том, как нервная система человека контролирует движение во время различных видов деятельности, которые использовались не только для оптимизации двигательных характеристик, но и для разработки решений, которые позволяют людям с нарушениями восстановить двигательную функцию в случаях инвалидности, среди других применений.

Улучшенная стабильность и баланс

Понимание механизмов человеческого баланса позволяет инженерам разрабатывать роботов с превосходными характеристиками стабильности. В этой рукописи представлено биомеханическое исследование того, как нижние конечности реагируют на возмущения, которые могут вызвать падение, подобное скольжению, с конечной целью определения целевых спецификаций для разработки носимой роботизированной системы для предотвращения падения, похожего на скольжение. Путем репликации стратегий, которые люди используют для поддержания баланса, роботы могут более эффективно перемещаться по сложным ландшафтам и восстанавливаться после нарушений.

Наши результаты подчеркивают значительное влияние скорости, наклона и интенсивности возмущения на углы и реакции суставов, подчеркивая их актуальность в понимании динамики устойчивости походки. Примечательно, что расширение бедра скольжения ног противодействовало дестабилизации, приближая скольжение стопы ближе к центру массы, в то время как сгибание движения бедра задней ноги увеличивало стабильность, сближая обе ноги. Эти идеи не только углубляют наше понимание биомеханики человека, но и имеют значительные последствия для разработки носимых роботизированных устройств, направленных на предотвращение падений, связанных со скольжением.

Повышение энергоэффективности

Биологические системы демонстрируют замечательную энергоэффективность, а биомеханическое моделирование помогает перенести эти показатели эффективности в роботизированные системы. Понимая, как люди минимизируют затраты энергии во время движения — с помощью таких механизмов, как пассивная динамика, накопление эластичной энергии в сухожилиях и оптимизированные схемы активации мышц — инженеры могут разрабатывать роботов, которые дольше работают на ограниченных источниках питания.

Эта эффективность особенно важна для мобильных роботов и носимых устройств, где время автономной работы напрямую влияет на удобство использования. Биомеханически оптимизированные походки и стратегии движения могут значительно увеличить продолжительность работы, что делает роботов более практичными для реальных приложений.

Лучшее взаимодействие человека и робота

Роботы, которые двигаются и ведут себя больше как люди, способствуют более интуитивным и комфортным взаимодействиям. С развитием технологий человекоподобный робот уже не концепция, а практический партнер с потенциалом помогать людям в промышленности, здравоохранении и других повседневных сценариях. Основой успеха гуманоидных роботов является не только их внешний вид, но и, что более важно, их антропоморфное поведение, которое имеет решающее значение для взаимодействия человека и робота.

Общий контроль ищет естественные взаимодействия человека с механическими устройствами, подобные тому, как люди взаимодействуют со своими биологическими конечностями. Эта естественность снижает когнитивную нагрузку на операторов-людей и повышает принятие роботизированных систем в совместных средах. Когда роботы движутся предсказуемо и естественно, люди могут легче предвидеть свои действия и соответствующим образом координировать свои собственные движения.

Повышение безопасности

Биомеханическое моделирование способствует более безопасным взаимодействиям человека и робота, позволяя роботам понимать и уважать физические ограничения человека.Включая модели человеческой силы, диапазона движения и порогов травм, инженеры могут проектировать роботов, которые избегают применения чрезмерных сил или движутся способами, которые могут причинить вред.

Для приложений робототехники, использующих опорно-двигательные модели, например, для разработки адаптивных контроллеров для роботизированной реабилитации, выбор которых используется представление, имеет потенциал для значительного изменения функциональных возможностей робота.Понимание человеческих возможностей позволяет роботам адаптировать свое поведение к отдельным пользователям, обеспечивая соответствующие уровни помощи и избегая потенциально опасных ситуаций.

Адаптивность к различным средам

Роботы, вдохновленные биомеханикой, демонстрируют превосходную адаптивность к различным средам и задачам. Роботы-ноги, такие как робот Atlas (выше), могут перемещаться по пересеченной местности лучше, чем колесные роботы. Путем репликации адаптивных стратегий, которые люди используют для навигации по различным поверхностям, препятствиям и условиям, роботы получают универсальность, которая расширяет их применимость в различных сценариях.

Эта адаптивность проистекает из присущей биологической стратегии движения гибкости, которая может вместить неожиданные возмущения и изменения окружающей среды.Роботы, разработанные с этими принципами, могут корректировать свои походки, позы и стратегии движения в режиме реального времени для поддержания производительности в изменяющихся условиях.

Ключевые преимущества Summary

Проблемы и будущие направления

Несмотря на значительный прогресс, биомеханическое моделирование в робототехнике сталкивается с текущими проблемами, которые исследователи продолжают решать. Понимание этих проблем помогает контекстуализировать текущие ограничения и определить возможности для будущего продвижения.

Вычислительная сложность

Детальные биомеханические модели требуют значительных вычислительных ресурсов, особенно при моделировании динамики всего тела с сотнями мышц и сложных контактных взаимодействий. Тем не менее, существование таких тренажеров ставит несколько научных задач, начиная от физики многоконтактных, закрытых кинематических цепей, свободно плавающих систем, моделей приведения человека в действие, моделей движения человека, представления человеческих популяций, моделирования мягких тканей, пассивных и активных механизмов, моделей управления роботом или анализа движения человека.

Балансировка точности модели с вычислительной эффективностью остается постоянной проблемой. Приложения управления в реальном времени требуют быстрых вычислений, иногда требующих упрощенных моделей, которые могут принести в жертву некоторую точность. Исследователи продолжают разрабатывать более эффективные алгоритмы и использовать достижения в вычислительном оборудовании, чтобы обеспечить более подробное моделирование в реальном времени.

Модельная валидация и точность

Обеспечение того, чтобы биомеханические модели точно представляли движение человека, представляет собой текущие проблемы. Понимание динамики опорно-двигательного аппарата человека является ключом к дальнейшему продвижению как в биомедицинской инженерии, так и в гуманоидной робототехнике. Численные модели сегодня имеют определенные недостатки, которые препятствуют точности анализов, особенно в ортопедической хирургии и роботизированном дизайне. Представлена кинематическая аналитическая модель опорно-двигательных систем, которая исследует инерцию мышц и вариации центра масс (КОМ) в шести конфигурациях и режимах.

Однако практически большинство существующих скелетно-мышечных моделей рассматривают мускулотендоновые единицы как безмассовые и присваивают каждому сегменту конечностей фиксированный центр массы, пренебрегая тем, как форма мышц и распределение массы смещаются с углом сустава. Это упрощение приводит к ошибкам в прогнозируемых крутящих моментах сустава, балансе и походке. Путем явного моделирования индивидуальной мышечной массы и позволяя составному центру массы изменяться с движением, наш подход дает более точные оценки динамической нагрузки и стабильности, уменьшая сбои моделирования в реальности и повышая общую экономическую эффективность.

Индивидуальная изменчивость

Человеческое движение демонстрирует значительные индивидуальные вариации, основанные на таких факторах, как возраст, уровень физической подготовки, антропометрия и личные предпочтения. Во-вторых, существует непонимание вариации человеческого движения. Человеческое движение верхней конечности имеет некоторые индивидуальные вариации и может значительно варьироваться от человека к человеку. Разработка моделей, которые могут вместить эту изменчивость, сохраняя точность и вычислительную эффективность, остается сложной задачей.

Персонализированные модели, адаптирующиеся к индивидуальным пользователям, предлагают одно решение, но требуют методов для эффективной характеристики индивидуальных характеристик и обновления параметров модели. Достижения в области сенсорной технологии и машинного обучения могут позволить в будущем использовать более практические подходы к персонализации.

Сим-реальный трансфер

Передача поведения, изученного в моделировании, физическим роботам представляет постоянные проблемы. Zhou et al. рассмотрели проблему Sim2Real в мягкой робототехнике, представив схему ImbalSim2Real, которая оптимизирует переход модели от моделирования к реальным данным с использованием таких методов, как образцы, усиленные дискриминатором. Их подход улучшил оценку биосигналов в медицинских приложениях, особенно в мягкой реабилитации с помощью роботов.

Различия между смоделированной и реальной физикой, немоделированной динамикой и шумом датчиков могут способствовать ухудшению производительности при развертывании обученных симуляции контроллеров на физических системах.Исследователи продолжают разрабатывать методы для преодоления этого разрыва, включая рандомизацию домена, идентификацию системы и гибридные подходы, которые сочетают моделирование с реальными данными.

Интеграция мягких тканей

Точное моделирование мягких тканей, таких как мышцы, сухожилия и кожа, представляет уникальные проблемы из-за их сложных, нелинейных механических свойств.В то время как модели жесткого тела хорошо работают для скелетных структур, улавливание характеристик соответствия и хранения энергии мягких тканей требует более сложных подходов, которые могут значительно увеличить вычислительные требования.

Последние достижения в области мягкой робототехники подчеркнули важность соблюдения в достижении естественных, безопасных взаимодействий. В целом, наши спроектированные мягкие приводы вводят движения, возможности приведения в действие, механические характеристики и практические эксплуатационные требования, которые не только трудно достичь с существующими мягкими приводами, но и оптимизировать строительство искусственных опорно-двигательных систем для биоинспирированных роботов. Разработка практических моделей, которые захватывают эти свойства, оставаясь вычислительно управляемой, продолжает стимулировать исследования в этой области.

Контрольная стратегия

Как эти данные должны использоваться и какие аспекты имеют отношение к информированию о конструкции вспомогательных экзоскелетов и их контроллеров, неясно. Возможно, просто навязывание кинематики или динамики походки уже подходит для оказания помощи, и нет необходимости ссылаться на основополагающие биологические принципы, которые могут быть сложными для моделирования. С другой стороны, биологически вдохновленный контроллер, который может воссоздавать походку без заранее определенных траекторий, может быть более адаптируемым к меняющимся потребностям пользователя.

Определение оптимальной стратегии управления для роботов, вдохновленных биомеханикой, остается активной областью исследований. Различные приложения могут извлечь выгоду из различных подходов, начиная от контроллеров, следующих по траектории, и заканчивая более адаптивными системами, основанными на обучении, которые могут обнаруживать эффективное поведение через опыт.

Новые технологии и будущие возможности

Область биомеханического моделирования в робототехнике продолжает быстро развиваться, и в ближайшие годы появятся несколько новых технологий и направлений исследований, обещающих расширить возможности и приложения.

Искусственные опорно-двигательные системы

Достижения в технологии привода позволяют создавать искусственные мышцы, которые более точно воспроизводят биологические свойства мышц. Мы добились человеческих движений ног в искусственной опорно-двигательной системе, состоящей из нескольких искусственных мышц, костно-подобных жестких связей и эластомерных сухожилий. Эти системы обещают обеспечить соответствие, плотность мощности и характеристики управления, необходимые для действительно биомиметических роботов.

Моделирование и управление опорно-двигательными системами обладают потенциалом для углубления нашего понимания человеческого моторного интеллекта и человеческих факторов в человеко-машинных взаимодействиях. Как самомодель человека для воплощенного интеллекта, она может служить испытательным полигоном для проектирования интерактивных роботов и предлагать понимание гуманоидного поведения. Эта двунаправленная выгода — использование роботов для понимания биологии и биологии для улучшения роботов — создает добродетельный цикл развития.

Морфологические вычисления

Чем больше мы исследуем принципы обучения движению в биологических системах, тем больше мы раскрываем центральную роль, которую морфология тела играет в выполнении движения. Анатомия не только определяет кинематику и, следовательно, сложность возможных движений, но теперь становится ясно, что часть вычислений, необходимых для управления движением, выгружается в динамику тела (феномен, называемый «морфологическими вычислениями»).

Эта концепция предполагает, что тщательный дизайн морфологии роботов может упростить требования к управлению, используя пассивную динамику и механический интеллект. Будущие роботы могут достичь сложного поведения благодаря синергии соответствующей морфологии и относительно простых стратегий управления, а не полагаться исключительно на сложный вычислительный контроль.

Воплощенный интеллект

Динамическое моделирование может также облегчить проектирование человекоподобных роботов и обеспечить самомодель человека для воплощенного интеллекта. Концепция воплощенного интеллекта признает, что интеллект возникает из взаимодействия между мозгом, телом и окружающей средой. Биомеханические модели обеспечивают основу для изучения того, как физическое воплощение формирует когнитивные способности и как роботы могут развивать более сложный интеллект посредством соответствующего физического дизайна.

Эта перспектива смещает фокус с чисто вычислительных подходов к интеллекту в сторону интегрированных систем, где морфология, контроль и окружающая среда взаимодействуют для создания интеллектуального поведения. Будущие разработки в этой области могут привести к роботам, которые учатся и адаптируются больше как биологические организмы, развивая возможности за счет взаимодействия с их физической средой.

Междисциплинарное сотрудничество

По этим темам робототехника и биомеханика имеют общие проблемы. Мы считаем, что оба сообщества могут извлечь большую пользу из обмена последними достижениями и инструментами, а также обсуждения будущих проблем. Расширение сотрудничества между исследователями биомеханики, робототехниками, нейробиологами и клиницистами обещает ускорить прогресс, объединив опыт из нескольких областей.

Этот междисциплинарный подход позволяет исследователям решать сложные проблемы, которые охватывают несколько областей, от понимания механизмов нейронного контроля до разработки практических вспомогательных устройств. Общие инструменты, модели с открытым исходным кодом и совместные исследовательские инициативы облегчают передачу знаний и ускоряют инновации в более широком сообществе.

Практические соображения по осуществлению

Для инженеров и исследователей, которые хотят реализовать биомеханическое моделирование в своих проектах в области робототехники, несколько практических соображений могут помочь в успешном применении этих методов.

Выбор правильной модели сложности

Выбор правильного уровня сложности модели требует балансировки требований к точности с вычислительными ограничениями и временем разработки. Простых моделей может быть достаточно для некоторых приложений, в то время как другие требуют детальных представлений анатомии опорно-двигательного аппарата. Понимание конкретных требований вашего приложения помогает определить соответствующий подход к моделированию.

Подумайте о том, чтобы начать с более простых моделей для установления базовой функциональности, а затем постепенно добавлять сложность, по мере необходимости для достижения желаемой производительности. Этот итеративный подход позволяет определить, какие аспекты биомеханической точности наиболее влияют на ваше конкретное приложение.

Использование существующих инструментов и ресурсов

Многочисленные инструменты с открытым исходным кодом и репозитории моделей доступны для запуска проектов биомеханического моделирования. Платформы, такие как OpenSim, предоставляют проверенные модели и инструменты анализа, которые могут значительно сократить время разработки. Использование этих ресурсов позволяет опираться на устоявшуюся работу, а не начинать с нуля.

Форумы, документация и опубликованные исследования предоставляют ценные рекомендации для эффективного внедрения этих инструментов.Взаимодействие с более широким исследовательским сообществом может помочь преодолеть технические проблемы и определить лучшие практики для вашего конкретного применения.

Проверка и испытание

Тщательная проверка гарантирует, что биомеханические модели точно представляют явления, которые они стремятся захватить. Сравните предсказания моделей с экспериментальными данными, когда это возможно, используя захват движения, измерения силы и другие методы измерения для проверки точности модели. Этот процесс проверки помогает идентифицировать ограничения модели и направляет усилия по уточнению.

Для роботизированных приложений тестирование должно выходить за рамки моделирования и включать в себя физические прототипы. Разрыв между симом и реальным означает, что результаты моделирования не всегда идеально переносятся на физические системы, что делает тестирование в реальном мире необходимым для проверки общей производительности системы.

Итеративный процесс проектирования

Биомеханическое моделирование лучше всего работает как часть итеративного процесса проектирования, где идеи моделирования информируют о дизайне оборудования, а результаты физического тестирования направляют уточнение модели. Этот цикл моделирования, прототипирования, тестирования и уточнения позволяет постепенно улучшать как ваши модели, так и ваши роботизированные системы.

Уроки, извлеченные в ходе этого процесса, поскольку выводы, полученные в ходе одного проекта, часто оказываются полезными для будущей работы. Создание институциональных знаний о том, какие подходы к моделированию хорошо работают для различных применений, ускоряет будущие усилия в области развития.

Влияние и применение в реальном мире

Биомеханическое моделирование в робототехнике уже принесло ощутимые преимущества в нескольких областях, а реальные приложения демонстрируют практическую ценность этого подхода.

Здравоохранение и реабилитация

В медицинских учреждениях роботы-реабилитаторы, работающие на основе биомеханической информации, помогают пациентам восстанавливаться после травм и неврологических состояний. Эти системы обеспечивают точно контролируемую помощь, которая адаптируется к возможностям пациентов, способствуя восстановлению при обеспечении безопасности. Клинические исследования продемонстрировали улучшенные результаты по сравнению с традиционными подходами к терапии, при этом пациенты демонстрируют более быстрое восстановление и лучшие функциональные достижения.

Протезы и ортопедические устройства, разработанные с использованием биомеханических принципов, обеспечивают улучшенный комфорт, функциональность и удовлетворенность пользователей. Благодаря лучшему сочетанию механических свойств и моделей движения биологических конечностей, эти устройства позволяют пользователям двигаться более естественно и эффективно, улучшая качество жизни и обеспечивая большую независимость.

Промышленные применения

В промышленных условиях экзоскелеты, разработанные с использованием биомеханического моделирования, помогают работникам выполнять физически сложные задачи, одновременно снижая риск травматизма и усталость.Эти системы увеличивают возможности человека, позволяя работникам поднимать более тяжелые нагрузки, поддерживать неудобные позы в течение длительных периодов времени и выполнять повторяющиеся задачи с меньшим напряжением.

Совместно работающие роботы, основанные на биомеханическом понимании, работают более безопасно и эффективно вместе с людьми, предвидя человеческие движения и уважая физические ограничения, эти системы обеспечивают более тесное сотрудничество и более гибкие производственные процессы.

Исследования и образование

Биомеханические модели служат ценным исследовательским инструментом для понимания движения человека и разработки новых терапевтических вмешательств.Исследователи используют эти модели для проверки гипотез о контроле движения, прогнозирования последствий хирургических процедур и оптимизации протоколов тренировок спортсменов.

В образовательных контекстах биомеханические симуляции помогают учащимся понять сложные физиологические концепции и развить интуицию о движении человека. Интерактивные модели позволяют учащимся исследовать, как различные факторы влияют на движение, создавая более глубокое понимание, чем традиционные подходы к учебникам.

Вывод: будущее биомеханической робототехники

Биомеханическое моделирование зарекомендовало себя как важный инструмент в современном дизайне робототехники, позволяющий создавать системы, которые движутся более естественно, взаимодействуют более безопасно и функционируют более эффективно, чем когда-либо прежде. черпая вдохновение из миллионов лет биологической эволюции, инженеры могут разрабатывать роботов, которые используют сложные решения, разработанные природой для движения и взаимодействия.

Область продолжает быстро развиваться, движимая улучшениями в вычислительной мощности, сенсорной технологии, конструкции привода и нашем фундаментальном понимании биологических систем. По мере того, как эти технологии созревают, мы можем ожидать все более сложных роботов, которые размывают грань между биологическими и искусственными системами, сочетая лучшие аспекты обоих.

Будущие разработки, вероятно, будут видеть большую интеграцию биомеханических принципов во всех аспектах проектирования роботов, от морфологии и приведения в действие до зондирования и управления. Концепция воплощенного интеллекта предполагает, что соответствующий физический дизайн может упростить требования к управлению и обеспечить более сложное поведение, указывая на роботов, которые достигают интеллекта через синергию тела и мозга.

Для исследователей и инженеров, работающих в области робототехники, биомеханическое моделирование предлагает мощные инструменты для понимания, прогнозирования и оптимизации поведения роботов. Независимо от того, разрабатывает ли вспомогательные устройства для здравоохранения, совместные системы для промышленности или человекоподобные роботы для приложений обслуживания, биомеханические идеи могут направлять дизайнерские решения и улучшать результаты.

Продолжающееся сотрудничество между исследователями биомеханики и робототехниками обещает продолжение инноваций, причем каждая область информирует и продвигает другую. По мере того, как мы углубляем наше понимание биологического движения и улучшаем нашу способность воспроизводить его в искусственных системах, потенциальные приложения расширяются в области здравоохранения, промышленности, исследований и за ее пределами.

В конечном счете, биомеханическое моделирование в робототехнике представляет собой нечто большее, чем просто технический подход, оно воплощает философию обучения на основе природных решений для создания технологий, которые работают в гармонии с человеческими возможностями и потребностями. По мере того, как эта область продолжает развиваться, она будет играть все более центральную роль в формировании будущего робототехники и взаимодействия человека и машины.

Для тех, кто заинтересован в дальнейшем изучении биомеханического моделирования, доступны многочисленные ресурсы в Интернете. Проект OpenSimOpenSim предоставляет инструменты и модели с открытым исходным кодом для моделирования опорно-двигательного аппарата.Stanford Biomechanics Lab предлагает образовательные ресурсы и исследовательские идеи. Такие организации, как IEEE Robotics and Automation Society проводят конференции и публикации, демонстрирующие последние достижения в области робототехники, вдохновленной биомеханикой.Frontiers in Robotics and AI журнал регулярно публикует исследования по применению биомеханики в робототехнике, предоставляя доступ к передовым разработкам в этой области.