Control framework for muscle-driven systems : exploiting bi-articular muscles in antagonistic setups to reduce control complexity and solve the muscle redundancy problem

Abstract

Pneumatische Muskelaktuatoren und deren Verwendung in biorobotischen Systemen (Muskelgetriebene Roboter) stellen auf Grund ihrer Eigenschaften (Nicht-lineares Verhalten, Hysterese, monodirektionale Wirkungsrichtung, etc.) eine besondere Herausforderung an einen Regler. Während etablierte Regelstrategien wie Modellbasierte Regelungen oder KI-basierte Regelungen zwar in der Lage sind, muskelgetriebene Robotersysteme mit wenigen Gelenken und wenigen mono-artikularen Muskeln zu handhaben, scheitern diese Ansätze an der Skalierbarkeit (Erweiterung) von weiteren Muskel-Aktuatoren und Gelenken. Besonders bi-artikulare Muskeln in solchen bio-inspirierten Robotersystemen lassen sich mit den etablierten Regelstrategien nur mit einer Steigerung der Komplexität (bei Modell-basierten Regelungen) oder Datenquantität (KI-basierten Regelungen) meistern. Dies liegt daran, dass diese Ansätze zwar Lösungen zu den bekannten „Problemen“ wie Multi-Redundanz von Aktuatoren oder bi-artikulare Muskeln allgemein bieten, jedoch diese generell als Problem definieren, anstatt ihre Eigenschaften zu nutzen. In dieser Arbeit wird ein alternativer Regelungsansatz vorgestellt, der die nativen Eigenschaften von Muskel-Feder Aktuator Systemen nutzt, welche eine technische Repräsentation des biologischen Muskel Sehnen Komplexes darstellt. Dieser Regelungsansatz besitzt ein mathematisches Regler Modell, ohne jedoch ein mathematisches Aktuator Modell. Durch die Nutzung der systemischen Eigenschaften von bi-artikularen Muskeln in Gelenknetzwerken löst er das Skalierungsund Parameterproblem. Durch die geometrischen Eigenschaften der Gelenk-Netzwerke können wenige zu bestimmende Parameter auf alle Muskeln des Gesamtsystems angewendet werden. Das vorgestellte Regelsystem stellt daher in einer bio-inspirierten Regler Hierarchie die unterste Regler Schicht dar, jene, welche aus Gelenk Positionssollwerten zugehörige Muskelkommandos generiert. Dieses Regler System wird an Hand von zwei robotischen Systemen untersucht und die Regler Leistung als Zeit in der eine stabil Position mit einer bestimmten resultierenden Regel Abweichung (Genauigkeit) resultiert, definiert. Dieses Regelsystem fokussiert sich damit darauf, anwendbare robotische Systeme in Echtzeit unter biologischen Gegebenheiten wie Sensorverzögerung zu Regeln. Das Regelsystem stellt nicht den Anspruch an sich eine Replikation des biologischen Regelsystems zu sein.