JP2024502726A

JP2024502726A - 外骨格を動かす方法

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Publication number: JP2024502726A
Application number: JP2023536350A
Authority: JP
Inventors: リスブール，ファニー; ボンドンノ，ガブリエレ; モレロ，ロッシュ; ブロセット，スタニスラス; ボーリス，ギレム
Original assignee: ワンダークラフト
Priority date: 2020-12-16
Filing date: 2021-12-15
Publication date: 2024-01-23
Also published as: FR3117393B1; US20240000648A1; EP4263146A1; CA3204302A1; FR3117393A1; KR20230120651A; CN116635192A; WO2022129784A1

Abstract

本発明は、人間オペレータを収容する二足外骨格（１）を動かす方法に関し、方法は、外骨格（１）のデータ処理手段（１１ｃ）による以下のステップ、すなわち、（ａ）外骨格（１）の理論的な基本軌跡を取得するステップと、（ｂ）理論的な基本軌跡に近い実際の基本軌跡を実装するために、外骨格（１）の実際の位置の変化を定義する制御ループを実行するステップであって、制御ループの各反復において、実際の位置の関数としての外骨格（１）の現在の状態を推定することと、外骨格（１）の推定される現在の状態と理論的な基本軌跡に従った外骨格（１）の予期される状態との間の偏差を補償するためにループの次の反復において外骨格（１）に適用されるべき力トルソを決定することとを含み、力トルソの決定および／または外骨格へのその適用は、剛性ロボットに対する外骨格（１）の可撓性モデルを考慮に入れる、制御ループを実行するステップとの実装を含む。

Description

本発明は、人型ロボットおよび外骨格のような二足ロボットの分野に関する。

より具体的には、本発明は、アドミタンスコントローラを用いて外骨格を運動させる方法に関する。

近年、外骨格と呼ばれる補助歩行デバイスが、対麻痺のような大きな可動性の問題を抱える人のために出現しており、これらのデバイスは、外骨格の動きを自分の動きに結びつけるアタッチメントシステムのお陰で、オペレータ（人間のユーザ）が「装着」する外部ロボットデバイスである。下肢外骨格は、歩行運動を再現するために、通常は少なくとも膝および股関節のレベルで、複数の関節を有する。アクチュエータは、これらのジョイントを動かすことを可能にし、それは、ひいては、オペレータを動かす。インターフェースシステムは、オペレータが外骨格に命令を与えることを可能にし、制御システムは、これらの命令をアクチュエータのためのコマンドに変換する。センサが、一般に、デバイスを完成させる。

これらの外骨格は、車椅子に比べて進歩している。何故ならば、それらは、オペレータが立ち上がって歩くことを可能にするからである。外骨格は、もはや車輪によって制限されず、理論的には平坦でない環境の大部分で進化することができる。すなわち、車輪は、脚とは異なり、段差、階段、非常に高い障害物などのような有意な障害物を克服することを可能にしない。既知の外骨格制御方法は、均一な、換言すれば、平面的な地面（不適切には平坦な地面と呼ばれるが、例えば、屋内またはトレッドミル上の不均一性のない地面を意味する）上で安定した自律歩行を行うことを可能にし、小さな外乱(external disturbances)に耐えることを可能にする。例えば、T. Gurriet et al.の「Towards Restoring Locomotion for Paraplegics: Realizing Dynamically Stable Walking on Exoskeletons」、またはO. Harib et al.の「Feedback Control of an Exoskeleton for Paraplegics: Toward Robustly Stable, Hands-Free Dynamic Walking」という文献に言及することができる。

しかしながら、これは、強い外乱(disturbances)に耐えることを可能にしないか、あるいは、例えば、丸石を敷いた通りがある都市環境で見ることができるような平坦でない地面を歩くことを可能にしない。そのような状況において、外骨格は倒れて、ユーザを傷付け得る。

そのような環境で動けるようにするためには、外骨格のバランスを維持しながら歩行を続けるために外乱に反応することを可能にする能動制御法が必要であるが、それまで満足できるものは提案されておらず、外骨格が倒れる場合に外骨格を保持するためにガントリを使用することが依然として必要である。

不均一な地形を含む任意の地形上での歩行を確実かつ人間工学的に可能にする、任意の外骨格を動かすための新しい解決策を持つことが望ましい。

よって、本発明は、第１の態様によれば、人間のオペレータを受け入れる二足外骨格を動かす方法に関し、当該方法は、外骨格のデータ処理手段による以下のステップ、すなわち、
（ａ）外骨格の理論的な基本軌跡を取得するステップと、
（ｂ）理論的な基本軌跡に類似する実際の基本軌跡を実装するように、外骨格の実際の位置の進展を定義する制御ループを実行するステップであって、
制御ループの各反復時に、
－実際の位置の関数としての外骨格の現在の状態の推定と、
－外骨格の推定される現在の状態と理論的な基本軌跡に従った外骨格の予期される状態との間の偏差を補償するために制御ループの次の反復時に外骨格に適用されるべきレンチの決定とを含み、
レンチの決定および／または外骨格へのその適用は、剛性ロボットと比較された外骨格の可撓性モデルを考慮に入れる、
制御ループを実行するステップと、
の実装を含む。

有利かつ非限定的な特徴によれば、以下の通りである。

当該方法は、外骨格に、各々がステップに対応する一連の実際の基本軌跡を通って歩かせるように、ステップ（ａ）および（ｂ）の反復を含む。

ステップ（ａ）において取得される理論的な基本軌跡は、初期位置から開始し、ステップ（ｂ）は、実際の基本軌跡の終了時の外骨格の最終位置の決定を含み、最終位置は、ステップ（ａ）の次の発生の初期位置として使用される。

ステップ（ｂ）は、制御ループの各反復の開始時に、外骨格へのアドミタンスコントローラによって以前の反復時に決定されたレンチの適用を含む。

外骨格の推定される現在の状態と理論的な基本軌跡に従った外骨格の予期される状態との間の偏差を補償するために外骨格に適用されるべきレンチの決定は、外骨格の状態を定義する少なくとも１つのパラメータに対するフィードバック制御の実装を含む。

外骨格の位置は、外骨格の作動される自由度の関節位置のベクトルによって定義され、外骨格の状態は、作動される自由度の位置、速度および加速度、運動の発散成分（ＤＣＭ）の質量中心（ＣｏＭ）の位置および速度、圧力中心（ＣｏＰ）の位置、およびゼロモーメント点（ＺＭＰ）の位置の中から選択される少なくとも１つのパラメータによって定義され、運動の発散成分（ＤＣＭ）の質量中心（ＣｏＭ）の位置および圧力中心（ＣｏＰ）の位置によって特に定義される。

フィードバック制御は、運動の発散成分（ＤＣＭ）の前記位置に対して実装される。

外骨格に適用されるべきレンチ(wrench)は、圧力中心（ＣｏＰ）の位置によって定義される。

外骨格に適用されるべきレンチは、理論的な基本軌跡に従った圧力中心（ＣｏＰ）の予期される位置に、特に下記式に従って、圧力中心（ＣｏＰ）の推定される現在の位置と予期される現在の位置との間の誤差についての少なくとも１つの項(term)および運動の発散成分（ＤＣＭ）の推定される現在の位置と予期される現在の位置との間の誤差についての１つの項を加えることによって決定され、

ここで、ｚ_ｄは、理論的な基本軌跡に従った圧力中心（ＣｏＰ）の予期される位置であり、ｅ_ξおよびｅ_ｚは、それぞれ、圧力中心（ＣｏＰ）および運動の発散成分（ＤＣＭ）の推定される現在の位置と予期される現在の位置との間の誤差であり、Ｋ_ｐ、Ｋ_ｉおよびＫ_ｄは、利得である。

可撓性モデルは、レンチを決定するために使用される圧力中心（ＣｏＰ）の予期される位置の修正を定義する。

外骨格は、少なくとも１つの可撓性の作動される自由度(flexible actuated degrees of freedom)を有し、可撓性モデルは、レンチの適用に続いて決定される可撓性の作動される自由度の位置および／または目標速度に適用されるべきオフセットを定義する。

可撓性モデルは、実際の安定した歩行で観察される平均値と置き換えられるべき外骨格の状態の少なくとも１つのパラメータを定義する。

可撓性モデルは、実際の安定した歩行および／またはシミュレーションから実験的に予め決定される。

第２の態様によれば、本発明は、外骨格を動かすために第１の態様に従った方法を実装するように構成されるデータ処理手段を含む、外骨格に関する。

第３の態様によれば、本発明は、サーバと、第２の態様に従った外骨格とを含む、システムであって、サーバは、理論的な基本軌跡を生成して、ステップ（ａ）において理論的な基本軌跡を外骨格に提供するように構成される、データ処理手段を含む、システムに関する。

第４および第５の態様によれば、本発明は、外骨格を動かすために、第１の態様に従った方法を実行するためのコード命令を含む、コンピュータプログラム製品と、コンピュータ機器によって読取可能な記憶手段であって、当該記憶手段の上で、コンピュータプログラム製品が、外骨格を動かすために、第１の態様に従った方法を実行するためのコード命令を含む、記憶手段とに関する。

本発明の他の特徴および利点は、１つの好ましい実施形態の以下の記述を読んだ後に明らかになるであろう。この記述は、添付の図面を参照して与えられる。

本発明に従った方法によって使用される外骨格の図である。本発明に従った方法を実装するアーキテクチャの図である。本発明に従った方法の１つの好ましい実施形態を示す図である。本発明に従った方法の１つの好ましい実施形態で使用される制御ループを概略的に表している。

（アーキテクチャ）
本発明は、外骨格１を動かす方法を提案する。

図１を参照すると、前記外骨格１は、２つの脚を備える、より具体的には、（特にストラップのお陰で）下肢が外骨格１の脚にそれぞれ固定される人間のオペレータを収容する、作動されかつ制御される二足ロボットデバイスタイプの関節作動機械システムである。よって、それは多かれ少なかれ人型ロボットであり得る。「動かす(setting in motion)」とは、実際には、移動をもたらすように、立位において脚に交互にのしかかることを意味する。それは、殆どの場合、歩行、特に、前方の歩行であるが、実際には、後方、側方、半回転、座ったまま、立ったままなどを含む、あらゆる動きであり得る。

後に分かるように、外骨格の動き(motion)は、ステップ(step)のような一連の基本的な軌跡から構成され、各ステップは、役割の反転（すなわち、左足と右足の交互のステップ）の前に、足が地面から持ち上げられて静止することからなると仮定される。ステップとは、任意の動きのための足の任意の動作(movement)を意味する。

外骨格１は、複数の自由度、換言すれば、それぞれ「作動される」または「作動されない」のいずれかである、互いに対して（一般に回転を介して）移動可能な関節(ジョイント)を有する。

作動される自由度は、データ処理手段１１ｃによって制御されるアクチュエータを備えた関節を指す。換言すれば、この自由度は制御され、作用されることがある。対照的に、作動されない自由度は、アクチュエータのない関節を指す。換言すれば、この自由度は、それ自体の動力学に従い、データ処理手段１１は、それに対する直接的な制御を持たない（しかしながら、先験的には他の作動される自由度を介した間接的な制御）。

本発明の外骨格は、当然、少なくとも２つの作動される自由度、好ましくは、複数のそれらを含む。これから分かるように、これらの自由度の一部は、「フレキシブル(可撓)」であることができる。

データ処理手段１１ｃは、命令を処理して、異なるアクチュエータのためのコマンドを生成するように構成される、コンピュータ機器（典型的には、プロセッサ、すなわち、外骨格１が「遠隔制御」されるならば、外部的であるが、優先的には、外骨格１に埋め込まれる）を指す。これらは、電気アクチュエータ、液圧アクチュエータなどであり得る。

本出願は、外骨格１のいかなるアーキテクチャにも限定されず、ＷＯ２０１５／１４０３５２およびＷＯ２０１５／１４０３５３に記載されるような例が考えられる。

よって、好ましくは、これらの出願に従って、外骨格１は、各脚に、外骨格を着用している人の脚の足がのしかかることができる支持平面を含む足構造を含む。

この支持平面は、例えば、足ピボットリンクが前方プラットフォームを後方プラットフォームに接続して、作動されない自由度を構成するように、前方プラットフォームと、後方プラットフォームとを含む。

しかしながら、当業者は、本方法を任意の他の機械的アーキテクチャに適合させることができるであろう。

１つの好ましい実施形態によれば、本軌跡及び歩行生成方法は、図２に表されるように、アーキテクチャ内の第１又は第２のサーバ１０ａ、１０ｂを含むことができる。

第１のサーバ１０ａは、軌跡生成サーバであり、第２のサーバ１０ｂは、可能な学習サーバである。

実際、外骨格１の軌跡の生成は、ＦＲ１９１０６４９という出願で提案されるように、ニューラルネットワーク、特にフィードフォワードニューラルネットワーク（ＦＮＮ）タイプを使用することができる。次に、第２のサーバ１０ｂは、前記ニューラルネットワークのパラメータを学習する方法を実装するためのサーバである。本方法はニューラルネットワークの使用に限定されず、全体として、または一層更に、軌跡を生成するための任意の既知の技術を使用することが可能であることに留意されるべきである。

いずれにしても、これら２つのサーバが組み合わされることは極めて可能であるが、実際には、第２のサーバ１０ｂは、殆どの場合、リモートサーバであるのに対し、第１のサーバ１０ａは、図２に表されるように、リアルタイム動作のために、外骨格１によって埋め込まれることができる。１つの好ましい実施形態によれば、第１のサーバ１０ａは、第２のサーバ１０ｂから検索されるパラメータを用いるニューラルネットワークのお陰で、外骨格１の軌跡を生成する方法を実装し、外骨格１は、通常、その場で生成される前記軌跡を直接適用して、移動を開始する。

これらのサーバ１０ａ、１０ｂの各々は、実際には、ひとたびニューラルネットワークが第２のサーバ１０ｂで学習されて埋め込まれると、通信が少なくとも断続的に中断されることがあるとしても、典型的には、データの交換のためにインターネットネットワークのようなワイドエリアネットワーク２０に接続されるコンピュータ機器である。各々は、プロセッサタイプのデータ処理手段１１ａ、１１ｂを含み（特に、第２のサーバのデータ処理手段１１ｂは、学習が学習済みニューラルネットワークの単純な使用に比べて長く複雑であるため、高い計算能力を有し）、適切な場合には、コンピュータメモリ、例えば、ハードディスクのような、データ記憶手段１２ａ、１２ｂを含む。ニューラルネットワークによる軌跡生成の場合、学習データベースは、第２のサーバ１０ｂのメモリ１２ｂによって記憶されることができる。

各外骨格１がそれらの第１のサーバ１０ａを埋め込む（それは、それが専用とされる外骨格１のための軌跡を生成するだけである限り、限られた電力と空間の必要性を有することができる）、複数の外骨格１があることができ、あるいは、各外骨格１がより強力な第１のサーバ１０ａに接続され、場合によっては、第２のサーバ１０ｂと組み合わされる（そして、全ての外骨格１のために空中の軌跡を生成する能力を有する）、複数の外骨格１であることができることが理解されるであろう。

（軌跡）
説明したように、外骨格の「軌跡(trajectory)」とは、従来は時間または位相変数の関数として表される各自由度（特に作動される自由度であるが、作動されない自由度は、他の自由度を制御するためのアルゴリズムに介入することができる）の進化を意味する。本記述の残余において、外骨格１の「位置」とは、作動される自由度の関節位置を意味し、それは、有利には、１つの脚当たり６個の数、すなわち、外骨格の特異点のデカルト位置、例えば、その質量中心（ＣｏＭ－我々は、その場合、３つの軸に沿う３つの位置に対応する次元３のベクトルを有する）をとることが可能であるとしても、次元１２のベクトルによって定義される位置を意味する。

更に、「複雑な」動きを、適切な場合には移行(transitions)が散在する「基本」軌跡(“elementary” trajectories)と呼ばれる一連の軌跡としてどのように定義するかが知られている。基本軌跡とは、殆どの場合、ステップに対応する軌跡、すなわち、ステップの開始時（足の接触のとき）の外骨格１の初期状態から始まり、次のステップの開始時に到達するような、ステップの持続時間にわたって適用される軌跡を意味する。例えば、歩行の場合、交互の左ステップおよび右ステップがあることに留意のこと。それは、正確に同じ状態（前方に同じ足）に戻るには、技術的に２つのステップが必要である。周期的軌跡は、歩行を可能にする基本軌跡の安定した連続を指すが、説明したように、本方法はあらゆる動きに当て嵌まる。

これは、あらゆる平坦な歩行を包含するが、ランプ(傾斜路)、階段の昇りまたは降り、サイドステップ(side step)、ステップターン(step turn)なども包含する。

基本軌跡は、外骨格１の所与の歩行（歩行パラメータのｎ個組によって定義される歩行）と関連付けられ、この歩行を安定かつ実行可能な方法で維持することを可能にする（すなわち、見られるように、最適化問題の全ての制約を満たし、可能な限りコスト関数を最小化する）。説明したように、前記歩行パラメータは、ステップの長さ、歩行頻度、胸部の傾きのような、歩行の方法の「特徴」に対応するが、階段の昇降時のステップの高さ、曲がった動きのための瞬間的な回転角度にも対応し、オペレータの身長、体重、腿または脛の長さ、質量中心の位置（前方シフトの値）、リハビリテーション活動の脈絡における胸部の側方変位のような、オペレータの形態学的特徴（患者パラメータと呼ばれる歩行パラメータのサブグループ）にも対応する。

上述の歩行の前記「制約」は、異なることができ、所望のタイプの歩行、例えば、「扁平足」歩行または「ロール」付き歩行などに依存することができる。本方法は、如何なる所望のタイプの歩行にも限定されない。

可能な移行は、歩行変化、すなわち、前記歩行パラメータの値の変化（例えば、ステップ長さの増大）、すなわち、歩行パラメータの初期セットおよび歩行パラメータの最終セット、従って、（歩行パラメータの初期セットに関連する）初期周期軌跡および（最終セットの歩行パラメータに関連する最終周期軌跡）を知ることに対応し、前記移行は、初期周期軌跡から最終軌跡に切り替えることを可能にする軌跡の断片である。運動の開始および終了に対応する「初期」または「最終」移行がなければならないことが留意されるべきである。

（アドミタンス制御）
不均一な地面を含め、安全に歩けるようにするためには、外骨格１は、「安定化器(stabilizer)」、すなわち、外骨格１のバランスを確保しながら軌跡を適用する動的コントローラを必要とする。

「アドミタンス制御(admittance control)」法と呼ばれる方法が、例えば、Stephane CaronのAbderrahmane KheddarおよびOliver TempierのStair Climbing Stabilization of the HRP-4 Humanoid Robot using Whole-body Admittance Controlという文献に例示されるように、人型ロボットの歩行を安定化させるのに有効であることが証明されている。

アドミタンス制御は、いつでもロボットの状態を推定すること、基準軌跡からのその偏差(deviation)を測定すること、安定化レンチ(stabilizing wrench)を計算すること、および安定化ループ(stabilization loop)の形態において関節位置の制御を介してこの努力をシステムに適用することからなる。

具体的には、基準軌跡からの前記偏差は、下記式によって定義される、運動の発散成分（ＤＣＭ：Divergent-component of Motion）またはキャプチャポイント(capture-point)と呼ばれる量に基づいて評価され、

ここで、ｃは、質量中心（ＣｏＭ）の位置であり、

は、線形反転振り子モデル（ＬＩＰＭ：Linear-Inverted Pendulum model）の周波数であり、ｇは、重力定数であり、ｈは、ＣｏＭの高さであり、それらは一定であると仮定されることができる。

このＤＣＭは、（２つの水平成分のみが考慮される）ＬＩＰＭの下記２次方程式

を２つの下記一次結合系(first-order coupled systems)

に分解することを可能にし、ここで、ｚは、ＺＭＰの位置である。

第1の方程式は、ＤＣＭがＺＭＰから自然に発散する（従って「発散」という名称である）ことを示す一方で、第２の方程式は、ＣｏＭがＤＣＭに向かって収束することを示す。

よって、ＤＣＭに対するフィードバック制御（ＤＣＭ制御フィードバック）は、適用されるべき前記安定化レンチを計算することを可能にし、「全身アドミタンス」戦略と呼ばれる様々なアドミタンス戦略（Stephane CaronのAbderrahmane KheddarおよびOliver TempierのStair Climbing Stabilization of the HRP-4 Humanoid Robot using Whole-body Admittance Controlという文献は、足首アドミタンス、ＣｏＭのアドミタンス、または足の間の力の差の例を与える）は、所望の努力が（一般に逆運動学を用いて）適用されるように、達成されるべき運動学的な設定点(setpoints)を決定することを可能にする。

歩行の安定性を向上させるこの可能性は、外骨格の歩行を均一な地面でより安定にし、かつ地面が不均一な環境内で外骨格が歩行および移動することを可能にする可能性が高いが、外骨格へのアドミタンス制御の適用は失望させることになった。

実際、その形態において、すなわち、Stephane CaronのAbderrahmane KheddarおよびOliver TempierのStair Climbing Stabilization of the HRP-4 Humanoid Robot using Whole-body Admittance Controlという文献が記載するようなその初期形態において、アドミタンス制御法は、あまり堅牢でない。より具体的には、外骨格は、予想よりも小さい歩幅(step)をとり、その脚を引きずり、振動することさえあり、歩行は、オペレータにとって快適でなく、危険なしではない。

これは、外骨格１を前述の文献中のＨＲＰ－４と同じ方法において「剛性ロボット」と考えることができない、換言すれば、その動力学を剛性ロボットの従来の方程式によって十分に記載できる関節作動システムと考えることができないという事実の故である。

これは、外骨格の「現実ギャップ(reality gap)」と呼ばれ、２つの主要点に集約される。
－外骨格１のオペレータ自身が、潜在的に有意な外乱の源であり、
－外骨格の部分（特に、足首および／または股関節）は、変形可能であり、その結果、（旋回足と呼ばれる空中の足）が一般に予想より低く、従って、地面に異常に早く接触するという事実をもたらす。

本方法は、剛性ロボットと比較した外骨格１の可撓性モデル(flexibility model)を考慮した修正アドミタンス制御を提案することによって、これらの問題を非常に巧妙に解決し、以下の試験を成功裏に完了した。
－受動ダミーを受け、強い外乱（側方推力など）に抵抗する、外骨格１の自律歩行、
－曲線プロファイルを持つ丸石を敷いた道路を構成する不均一な地面に人間のオペレータを受け入れた外骨格１の自律歩行、
－長い時間期間（１，０００ステップ）にわたるトレッドミル上の受動ダミーを受け入れた外骨格１の自律歩行。

（方法）
図３を参照すると、埋め込みデータ処理手段１１ｃによって実装される外骨格１を動かす前記方法は、例えば、ステップに対応する、外骨格の理論的な基本軌跡を得るステップ（ａ）で開始する。このステップは、外骨格１の所与の歩行を定義する少なくとも１つのｎ個組の歩行パラメータ、または（例えば、特に地面の性質が変化する場合に、外骨格のオペレータからの新しいコマンドに起因して）徐々に変化するｎ個組の歩行パラメータのシーケンスの事前取得を含むことができる。

この取得は、説明したように、（例えば、外骨格１がサーバ１０ａを埋め込む場合の）外骨格１による軌跡の生成、またはネットワーク２０による軌跡の単純な受信を直接含み得ることが留意されるべきである。よって、手段１１ｃは、外部サーバ１０ａに歩行パラメータを提供し、見返りとして軌跡を検索することができる。

オペレータは、説明したように、自分の胸部の形状（胸部の向き）を検出することを可能にする、センサ１５のベストを備えることができる。オペレータが自分の胸を方向付ける方向は、歩きたい方向であり、速度は、胸を前方に寄せる強度（どれくらい傾くか）によって与えられる。開始要求は、オペレータが、ボタンを押すとき（または特定の姿勢）に対応することができ、ボタンを押すとき（または特定の姿勢）は、データ処理手段を始動させ、従って、データ処理手段に命令して前記パラメータを決定する、オペレータの意図を示す。階段を昇降するときの瞬間的な回転角度またはステップの高さのような幾つかのパラメータは、他のセンサ１３、１４によって予め決定されるか、あるいは取得されることができる。

軌跡の生成のために、厳密に言えば、如何なる既知の技術に対する制限もない。説明したように、制約に従ってならびに選択された歩行パラメータに従って所与の軌跡を特に生成することができる最適化ツールは、特に知られている。例えば、ＨＺＤ軌跡の場合、軌跡生成問題は、好ましくは直接コロケーションアルゴリズムと呼ばれるアルゴリズムによって解くことができる最適制御問題として定式化される。Omar Harib et al.のFeedback Control of a Exoskeleton for Paraplegics for Towards Robustly Stable Hands-Free Dynamic Walkingを参照のこと。

説明したように、学習軌跡のデータベース上で訓練されるニューラルネットワークを代替的に使用することができる。

全ての場合において、ステップの開始時のその位置に対応する外骨格１の初期位置が定義されると仮定する。

生成される基本軌跡は、「実際の」軌跡とは対照的に、「理論的」軌跡と呼ばれる。実際、如何なる外乱もない世界では、理論軌跡を適用することは単純に可能であり、外骨格は、この軌跡に従って自動的に歩く。

ここでは、地面の不均一な性質ならびにオペレータの挙動または外部的な行為の故に、外乱が起こり得るので、実際に外骨格１によって行われる軌跡（実際の軌跡）は、見られるように、たとえ本方法がそれらを近いままにするとしても、計画された理論的な軌跡と正確に一致することは決してないと仮定される。

次に、メインステップ（ｂ）において、方法は、前記理論的な基本軌跡の近傍で前記実際の基本軌跡を実装するように、すなわち、外骨格１が歩行するように、外骨格１の実際の位置の進展を定義する制御ループを実行することを含む。

説明したように、それは反復ループの形態をとるアドミタンス制御であり、従って、１つの特に好ましい実施形態が図４に表されている。

アドミタンス制御ループの実行は、ループの各反復において既知の方法で構成される。
－前記実際の位置の関数としての外骨格１の現在状態の（状態推定器による）推定、
－外骨格１の前記推定される現在状態と前記理論的基本軌跡に従って外骨格１から予測される状態との間の偏差を補償するようにループの次の反復時に外骨格１に適用される（典型的にはＤＣＭのコントローラによる）ねじれ努力(twister effort)の決定、
－そして、有利には、関節位置の制御を介して決定される前記レンチのループの次の反復時の外骨格１への（アドミタンスコントローラによる）適用。
しかしながら、レンチの決定および／または外骨格１へのその適用は、剛性ロボットと比較した外骨格１の可撓性モデルを考慮に入れる。

外骨格１の（現在又は予想される）状態とは、作動される程度(actuated degrees)の位置、速度及び加速度、運動の発散成分（ＤＣＭ）の質量中心（ＣｏＭ）の位置および速度、圧力中心（ＣｏＰ）の位置、ゼロモーメント点（ＺＭＰ）の位置の中から選択される少なくとも１つのパラメータ、特に運動の発散成分の質量中心の位置及び圧力中心（ＣｏＰ）の位置である３つのパラメータを意味する。実際には、ＣｏＰおよびＺＭＰは一致すると仮定される（それは、たとえ地面が不均一であるとしても、地面が実質的に水平である場合に当て嵌まる）ことに留意のこと。よって、本明細書の残余では、どちらか一方を指すために表記ｚが用いられ、我々はＣｏＰの便宜を述べる。我々が推定される現在状態および予期状態を有する限り、我々は各パラメータについて現在のバージョンおよび予期されるバージョンを有する。

現在の状態は、実施された実際の軌跡に対応する外骨格１の「測定可能な」実際の状態である。この場合、そのパラメータの各々は、直接測定されるか（特に作動される程度およびＣｏＰの位置）、あるいは直接測定されるパラメータ（特にＣｏＭおよびＤＣＭ）から図４の「状態推定器」ブロックによって推定される。ＤＣＭのおよびＣｏＰのＣｏＭの推定される位置は、それぞれ、Ｃ_ｍ、ζ_ｍ、およびＺ_ｍで印され、説明したように、ＤＣＭは、実際にはＣｏＭから直接計算される。

予期される状態は、図４の「パターン生成器(pattern generator)」ブロックによって決定される、理論的軌跡がそのまま適用されるならば外骨格１がとるべき「望ましい」理論的状態である。ＣｏＭの、ＤＣＭのおよびＣｏＰの予期される位置は、それぞれ、ｃ_ｄ、ζ_ｄ、およびｚ_ｄで示される。

特に好ましい方法において、現在のＤＣＭζ_ｍは、現在のＣｏＭｃｍのみで推定されないが、その目標値、すなわち、以前の反復

に適用されるものを持つ、ＣｏＭの速度に関して推定される。換言すれば、我々は、

を有さないが、

を有する。実際、目標値は、同じ平均を持つが、より滑らかであり、結果を向上させるフィルタのように挙動する。

次に、外骨格１の前記現在状態と予期状態との間の偏差を補償するために、ループの次の反復時に外骨格１に適用されるレンチの決定は、有利には、外骨格の状態を定義する前記パラメータのうちの少なくとも１つ、特にＤＣＭに対する（有利には、ＰＩＤタイプの）フィードバック制御を含む、すなわち、ＤＣＭのコントローラ（図４のＤＣＭ制御フィードバックブロック）を構成する。

好ましくは、外骨格１に適用される前記レンチは、圧力中心（ＣｏＰ）及び／又はゼロモーメント点（ＺＭＰ）の位置として定義される。やはり、実際には、ＣＯＰおよびＺＭＰは一致すると仮定される。（現在ＣｏＰと呼ばれる）推定される現在状態のパラメータとして、（予期ＣｏＰと呼ばれる）予期状態のパラメータとして、および（基準ＣｏＰと呼ばれる）適用されるべきレンチを定義するパラメータとして、潜在的にＣｏＰの３つの発生があることが理解される。

１つの特に好ましい方法において、外骨格１に適用される前記レンチは、下記式を用いて決定され、

ここで、ｚｄは、（パターン発生器ブロックによって計算され、この努力を適用するアドミタンスコントローラ（全身アドミタンスブロック）に直接提供される）この理論的基本軌跡に従ってＣｏＰの予期される位置であり、ｅ_ζおよびｅ_ζは、推定されるおよび予期される現在ＣｏＰおよびＤＣＭの間の誤差であり、Ｋ_ｐ、Ｋ_ｉおよびＫ_ｄは、（調整可能な）利得(ゲイン)である。

この式は、人間のオペレータを受け入れる外骨格１について非常に効果的であることが証明された。

実際には、ＤＣＭのコントローラ（ＤＣＭフィードバックコントローラブロック）は、アドミタンスコントローラ（全身アドミタンスブロック）に「偏差の補償」の最後の２つの項を提供して、図４にｚ_ｒで示される基準ＣｏＰを構成する。

ループの各反復は、有利には、説明したように、例えば、逆運動学および積分（逆運動学が加速を与える場合）を使用することによって、適切な場合には、作動される程度の（目標位置／速度と呼ばれる）適用されるべき位置／速度に変換されることができる、（理論的軌跡から生成される予期される運動学的設定点とは対照的な）基準運動学的設定点と呼ばれる運動学的設定点を特に生成する、アドミタンスコントローラ自体（全身アドミタンスブロック）による、（ループの開始時の）外骨格１への前記レンチの適用を含む。可能な逆運動学は、使用されるアドミタンス法に従って、異なる階層的タスク（例えば、足、ＣｏＭ、骨盤、次に、姿勢）を含み得ることが留意されるべきである。

アドミタンスコントローラは、実際には、足首アドミタンス（力を加えるために足首位置を変えること）、（質量中心の移動を要求する）ＣｏＭのアドミタンス、（足の下の力センサを使用することによる、二重支持、足の上げまたは下げのときの）足間の力の差、または力を制御するための任意の他の位置設定点変更戦略のような、アドホックな方法を実装する。

例えば、ＣｏＭ戦略は、下記式を使用することによって、開ループ逆運動学（フィードフォワード）を計算することから成り、

ここで、ｚ_ｍは、推定される現在ＣｏＰ（すなわち、潜在的に直接測定される、現在状態のもの）であり、Ａ_ｃは、アドミタンス制御の利得である。

一般に、当業者は、この制御ループを実装するために、Stephane CaronのAbderrahmane KheddarおよびOliver TempierのStair Climbing Stabilization of the HRP-4 Humanoid Robot using Whole-body Admittance Controlという文献を参照することができるであろう。

（可撓性補償）
説明したように、レンチの決定および／または外骨格１への適用は、剛性ロボットに対する外骨格１の可撓性モデル、換言すれば、ここでは、人間のオペレータを受け入れない従来の二足ロボットを考慮に入れ、よって、隔離されたシステムと考えられることができる。剛性ロボット工学とフレキシブル（または「ソフト」）ロボット工学との間の対立は、当業者によく知られており、これらの用語は、明確な意味を有する。

着想は、外骨格１を「可撓」であるとみなし、モデルを用いてそれをモデル化し、外骨格に適用されるべきレンチの決定中にあるいは外骨格へのこのレンチの適用中にこのモデルを適用することである。これは、開ループ補正（フィードフォワード）であり、パラメータの値（関節設定点）は修正されたばかりであり、換言すれば、補正された（それらの初期値が考慮された）あるいは直接置き換えられたばかりである。

足の位置の遡及的な制御が、可撓性を考慮に入れるために試みられたことが留意されるべきであるが、これは非生産的であることが証明され、観察者の精密さにもかかわらず、これは他の何よりも不安定性を生み出した。アドミタンス制御の前または後にフィードフォワードモデルを直接適用するという事実は、全ての困難を解決する。

可撓性モデルを適用するための幾つかの可能な戦略が今や議論され、それらは、別々にあるいは組み合わせにおいて実装されることができる。より具体的には、可撓性モデルは、制御ループにおいて幾つかの影響を有し得る。

１－図４に表されるように、（可撓性(flexibility)に従うので）可撓度(flexible degree)と呼ばれる少なくとも１つの作動される程度の目標位置／速度のオフセット（すなわち、逆運動学によって生成されるオフセット）、特に足首および／または股関節への適用。

図から分かるように、「可撓性補償器」モジュールはオフセットを生成し、それらを目標値に加算して、それらがアクチュエータに送られる前にそれらを補正する。

オフセットを決定することを可能にする前記モデルは、有利には、実際の安定した歩行および／または（例えば、Ｊｉｍｉｎｙシミュレータのお陰の）シミュレーションから、実験的に予め決定される。例えば、先ず、安定歩行のシミュレーションがあり、次に、安定性が証明された実際のステップに関するモデルが精緻化される。

特に、前記可撓性モデルは、例えば、その剛性が実験的に決定されている、バネのような可撓性の作動される程度をモデル化する。

この方法の利点は、（それがアドミタンス制御の出力で適用されるので）コントローラ自体について透明であることである。

この方法は、図４に表されるように、可撓性の補償をキャンセルするために測定された位置からのオフセットの除去も含むことがある（あるいは含まないことがある）ことが留意されるべきである。

２－ＣｏＰの修正
この戦略において、前記可撓性モデルは、ＤＣＭのコントローラおよびアドミタンスコントローラの両方によって使用されるＣｏＰの予期される位置ｚ_ｄを修正するように適用される。

実際、ＣｏＰは、ＣｏＭを含む他のパラメータと完全に動的に一致する必要がないことが分かった。

実際のステップで観察されたものにしたがって予期されるＣｏＰをフィルタリングすることによって、あるいは実際のステップで観察された（位置、速度または加速度における）平均的な予期されるＣＯＰを直接取ることによってさえも、多くの方法で進行することが可能である。直ぐ後の方法３を参照のこと。その場合、可撓性モデルは、ＣｏＰの「可撓性」挙動モデルである。

具体的には、接触足の変化中（後述）、特に接触足が地面との不意の接触により予期されるよりも早く変化するならば（可撓性の典型的な結果）、可撓性補償を行うことができる。計算のより大きな安定性および速さのために、修正されるＣｏＰは、関節位置とは無関係に計算されることができる。

例えば、可撓性モデルは、予期されるＣｏＰに適用されることができる一次フィルタの形態をとることができる。接触足が変わると、フィルタは、急激に変わる代わりに、第１のステップの最終値と第２のステップの初期値との間で予期されるＣｏＰを自然に変化させる。

同様に、ＭＰＣ（モデルプレビュー制御，Model Preview Control）戦略が、同じ目的のために利用されることができる。これは修正されるＣｏＰに制約を明示的に含めることを可能にするという利点を有する。

代替的に、１つの足から他の足へのスムーズな移行を可能にする任意の他のライブリプランニング戦略も実行可能である。

３－平均値による置換
このアプローチでは、可撓性を物理的にモデリングする代わりに、歩行中のそれらの影響が、ＣｏＭ、またはＤＣＭを含み、あるいはＣｏＰさえも潜在的に含む、外骨格１の状態のパラメータの全部または一部に対してモデル化される。

よって、前記可撓性モデルは、実際の安定した歩行で観察される平均値によって置き換えられるべき外骨格の状態の少なくとも１つのパラメータを定義し、この置き換えは、好ましくは、逆運動学の前にアドミタンスコントローラの出力で直接的に行われる。

着想は、可撓性にもかかわらず、その安定性が既に観察されているステップからの値を直接用いることである。実際、安定化アルゴリズムとして、アドミタンスコントローラループは、既に安定している（証明された）歩行の周りに「安定エリア」を生成することができ、それは不安定な基本的歩行の安定化の作業も実行しなければならない場合よりも良好な全体的安定性を可能にする。

（ステップの連鎖）
ステップに各々対応する一連の実際の基本軌跡を外骨格１に通り抜けさせるように、ステップ（ａ）および（ｂ）を繰り返すことができる。

実際の軌跡は、理論的軌跡とは異なるので、後続の軌跡は、予想されるよりも早く足の衝撃を一般に引き起こす可撓性の故に尚更、起こったばかりのステップに適合されなければならないことが留意されなければならない。

よって、ステップ（ａ）で得られる理論的な基本軌跡は、初期位置から開始し、ステップ（ｃ）は、有利には、前記実際の基本軌跡の終わりにおける外骨格１の最終位置の決定を含み、前記最終位置は、ステップ（ａ）の次の発生時における初期位置として使用される。

説明したように、（一連の基本軌跡からなる）完全な周期的軌跡が概ね生成されるので、ステップ（ａ）の新しい発生は、（次の基本軌跡のための）周期的軌跡を修正することにある。

換言すれば、従って、設定点におけるジャンプ(jump)を避けるために、衝撃時の外骨格１の位置と次のステップとの間には補間がある。補間は、衝撃時に実行され、次のステップの軌跡の開始を修正する。

（機器およびシステム）
第２の態様によれば、本発明は、第１の態様による方法を実装するための外骨格１に関し、第３の態様によれば、システムは、可能であれば組み合わされる可能性がある、外骨格と、可能なサーバ１０ａとを含む。

外骨格１は、第２の態様による方法の実装のために構成されたデータ処理手段１１ｃ、ならびに、必要に応じて、データ記憶手段１２（特に、第１のサーバ１０ａのもの）、慣性測定手段１４（慣性ユニット）、地面１３への足の衝撃を検出し、適切な場合には、接触力を推定するための手段（接触センサまたは場合によっては圧力センサ）、および／またはセンサ１５のベストを含む。

それは、前記コントローラでの実行のためにデータ処理手段１１ｃによって制御されるアクチュエータによって作動される少なくとも１つの自由度を含む複数の自由度を有する。

第１のサーバ１０ａは、ステップ（ａ）において、特にステップ開始時の外骨格１の初期位置および任意の歩行パラメータを受け取った後に、前記理論的な基本軌跡を生成し、それを外骨格に提供するためのデータ処理手段１１ａを含む。

（コンピュータプログラム製品）
第３の態様及び第４の態様によれば、本発明は、コンピュータプログラム製品に関し、コンピュータプログラム製品は、第１の態様に従って外骨格１を動かすための方法の（処理手段１１ｃでの）実行のためのコード命令、ならびにこのコンピュータプログラム製品が存在するコンピュータ機器によって読取可能な記憶手段を含む。

Claims

人間のオペレータを受け入れる二足外骨格を動かす方法であって、
当該方法は、前記外骨格のデータ処理手段による以下のステップ、すなわち、
（ａ）前記外骨格の理論的な基本軌跡を取得するステップと、
（ｂ）前記理論的な基本軌跡に類似する実際の基本軌跡を実装するように、前記外骨格の実際の位置の進展を定義する制御ループを実行するステップであって、
前記制御ループの各反復時に、
－前記実際の位置の関数としての前記外骨格の現在の状態の推定と、
－前記外骨格の前記推定される現在の状態と前記理論的な基本軌跡に従った前記外骨格の予期される状態との間の偏差を補償するために前記制御ループの次の反復時に前記外骨格に適用されるべきレンチの決定とを含み、
前記レンチの決定および／または前記外骨格へのその適用は、剛性ロボットと比較された前記外骨格の可撓性モデルを考慮に入れる、
制御ループを実行するステップと、
の実装を含む、
方法。
前記外骨格に、各々がステップに対応する一連の実際の基本軌跡を通って歩かせるように、前記ステップ（ａ）および（ｂ）の反復を含む、請求項１に記載の方法。
前記ステップ（ａ）において取得される前記理論的な基本軌跡は、初期位置から開始し、前記ステップ（ｂ）は、前記実際の基本軌跡の終了時の前記外骨格の最終位置の決定を含み、前記最終位置は、前記ステップ（ａ）の次の発生の初期位置として使用される、請求項２に記載の方法。
前記ステップ（ｂ）は、前記制御ループの各反復の開始時に、前記外骨格へのアドミタンスコントローラによって以前の反復時に決定された前記レンチの適用を含む、請求項１～３のうちのいずれか１項に記載の方法。
前記外骨格の前記推定される現在の状態と前記理論的な基本軌跡に従った前記外骨格の予期される状態との間の前記偏差を補償するために前記外骨格に適用されるべきレンチの前記決定は、前記外骨格の前記状態を定義する少なくとも１つのパラメータに対するフィードバック制御の実装を含む、請求項１～４のうちのいずれか１項に記載の方法。
前記外骨格の前記位置は、前記外骨格の作動される自由度の関節位置のベクトルによって定義され、前記外骨格の状態は、前記作動される自由度の位置、速度および加速度、運動の発散成分（ＤＣＭ）の質量中心（ＣｏＭ）の位置および速度、圧力中心（ＣｏＰ）の位置、およびゼロモーメント点（ＺＭＰ）の位置の中から選択される少なくとも１つのパラメータによって定義され、前記運動の発散成分（ＤＣＭ）の前記質量中心（ＣｏＭ）の前記位置および前記圧力中心（ＣｏＰ）の前記位置によって特に定義される、請求項１～５のうちのいずれか１項に記載の方法。
前記フィードバック制御は、前記運動の発散成分（ＤＣＭ）の前記位置に対して実装される、請求項５および６に記載の方法。
前記外骨格に適用されるべき前記レンチは、前記圧力中心（ＣｏＰ）の位置によって定義される、請求項６および７のうちのいずれか１項に記載の方法。
前記外骨格に適用されるべき前記レンチは、前記理論的な基本軌跡に従った前記圧力中心（ＣｏＰ）の前記予期される位置に、特に下記式に従って、前記圧力中心（ＣｏＰ）の前記推定される現在の位置と前記予期される現在の位置との間の誤差についての少なくとも１つの項および前記運動の発散成分（ＤＣＭ）の前記推定される現在の位置と前記予期される現在の位置との間の誤差についての１つの項を加えることによって決定され、

ここで、ｚ_ｄは、前記理論的な基本軌跡に従った前記圧力中心（ＣｏＰ）の前記予期される位置であり、ｅ_ξおよびｅ_ｚは、それぞれ、前記圧力中心（ＣｏＰ）および前記運動の発散成分（ＤＣＭ）の前記推定される現在の位置と前記予期される現在の位置との間の誤差であり、Ｋ_ｐ、Ｋ_ｉおよびＫ_ｄは、利得である、
請求項７に記載の方法。
前記可撓性モデルは、前記レンチを決定するために使用される前記圧力中心（ＣｏＰ）の前記予期される位置の修正を定義する、請求項６～９のうちのいずれか１項に記載の方法。
前記外骨格は、少なくとも１つの可撓性の作動される自由度を有し、前記可撓性モデルは、前記レンチの前記適用に続いて決定される前記可撓性の作動される自由度の位置および／または目標速度に適用されるべきオフセットを定義する、請求項１～１０のうちのいずれか１項に記載の方法。
前記可撓性モデルは、実際の安定した歩行で観察される平均値と置き換えられるべき前記外骨格の前記状態の少なくとも１つのパラメータを定義する、請求項１～１１のうちのいずれか１項に記載の方法。
前記可撓性モデルは、実際の安定した歩行および／またはシミュレーションから実験的に予め決定される、請求項１～１２のうちのいずれか１項に記載の方法。
前記外骨格を動かすために請求項１～１３のうちのいずれか１項に記載の方法を実装するように構成されるデータ処理手段を含む、外骨格。
サーバと、請求項１４に従った前記外骨格とを含む、システムであって、前記サーバは、前記理論的な基本軌跡を生成して、前記ステップ（ａ）において前記理論的な基本軌跡を前記外骨格に提供するように構成される、データ処理手段を含む、システム。
コンピュータプログラム製品であって、前記プログラムがコンピュータで実行されるときに、外骨格を動かすために請求項１～１３のうちのいずれか１項に記載の方法を実行するためのコード命令を含む、コンピュータプログラム製品。
コンピュータ機器によって読取可能な記憶手段であって、当該記憶手段の上で、コンピュータプログラム製品が、外骨格を動かすために請求項１～１３のうちのいずれか１項に記載の方法を実行するためのコード命令を含む、記憶手段。