MODELING OF THE HUMAN-EXOSKELETON ROBOT IN MATLAB SIMMECHANICS AND STUDY OF CONTROL FOR MINIMIZING INTERACTION FORCES

Yıl 2018, , 365 - 374, 28.09.2018

Özgür Başer , Bahri Şekerci Hasbi Kızılhan , Ergin Kılıç

https://doi.org/10.21923/jesd.379910

Cited By: 2

Öz

Recently, many promising advancements have been recorded in the field of human-exoskeleton robot interaction. As a typical physical user-robot interaction, exoskeleton robots have been developed to augment power of a healthy user or provide walking support and rehabilitation for paralyzed patient. These devices should provide flexible movement on human anatomy by using any obstacles or limiting their movement in terms of minimum interaction force law. Especially in military applications, a robotic robot placed on the back of an exoskeleton robot needs to be transported with its own weight without being felt by the user. In this study, based on a created 2D human model, which is inspired by Geyer (2010), a three dimensional (3D) human-exoskeleton robot is enhanced to drastically reduce interaction forces between them. For this purpose, the human model is created by consisting of two feet, two lower extremities and a trunk. In order to collect correct data from 3D human-exoskeleton robot model against human model, walking data of an individual male, a weight of 66.75 kg and a height of 1.90 cm, was run across a road at a speed of 1 m/s. After 2D human model created by Geyer has been developed as 3D, the exoskeleton robot model is covered on the human model and a new human-exoskeleton robot model is re-created. A walking exercise was carried out on the human-exoskeleton model without any control. Then, a defined feedback force control was applied on the human-exoskeleton model and the results are compared with uncontrolled state.

Anahtar Kelimeler

Exoskeleton Robot, MATLAB-SimMechanics, Force Control Algorithm

İNSAN VE ALT UZUV DIŞ İSKELET ROBOTUN MATLAB SIMMECHANICS ORTAMINDA MODELLENMESİ VE ETKİLEŞİM KUVVETLERİNİN MİNİMİZE EDİLMESİ KONTROL ÇALIŞMASI

Öz

Son zamanlarda insan-dış iskelet robot etkileşim alanında umut verici ilerlemeler kaydedilmektedir. Tipik bir fiziksel kullanıcı-robot etkileşimi olarak, sağlıklı bir kullanıcının performansını arttırmak ya da fonksiyonları azalmış olan kullanıcılara yürüme desteği ve yürüme rehabilitasyonu sağlamak amacıyla dış iskelet robotlar geliştirilmiştir. Bu cihazlar performans arttırma çalışmalarında kullanıcılara herhangi bir engel çıkarmadan ya da onların hareketlerini sınırlamadan insan anatomisi ile uyumlu bir şekilde ve aralarında minimum etkileşim kuvveti oluşturarak şekilde hareket etmelidirler. Özellikle askeri uygulamalarda dış iskelet robotun sırtına yerleştirilmiş bir yükün robotun kendi ağırlığı ile birlikte kullanıcıya hissettirilmeden taşınması gerekmektedir. Bu bağlamda bu çalışmada daha önceden Geyer, (2010) tarafından oluşturulmuş 2 boyutlu bir insan modeli geliştirilerek insan-dış iskelet robot üzerinde etkileşim kuvvetlerini azaltma çalışması yapılmıştır. Çalışma kapsamında öncelikli 3 boyutlu bir insan modeli oluşturulmuştur. Bu insan modeli iki ayak, iki alt ekstremite ve bir gövdeden oluşan toplam beş zincirden meydana gelmektedir. Gerçek insan modeline en yakın sonuçlar elde edebilmek için kütlesi yaklaşık 66,75 kg ve boyu 190 cm olan erkek bir bireyin düz bir zeminde yürüme verileri alınmış ve 1 m/s hız ile yürütülmüştür. Geyer, (2010) tarafından oluşturulmuş 2 boyutlu insan modeli 3 boyutlu olarak geliştirildikten sonra, bir dış iskelet robot modeli elde edilmiştir. İnsan modeli üzerine bu dış iskelet model giydirilerek yeni bir insan-dış iskelet robot model yapısı oluşturulmuştur. İnsan-dış iskelet robot model üzerinde ilk önce herhangi bir kontrol olmadan yürüme çalışması gerçekleştirilmiştir. Daha sonra eklemler (aya bileği, diz ve kalça) için tanımlanan bir geri besleme kuvvet/tork kontrolü insan-dış iskelet robot model üzerine uygulanmış ve elde edilen sonuçlar kontrolsüz durum ile karşılaştırılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Dış İskelet Robotlar, MATLAB-SimMechanics, Kuvvet Kontrol Algoritması

Kaynakça

• Agrawal S. K., Banala SK, Fattah A, Sangwan V, Krishnamoorthy V, Scholz JP & Hsu WL, 2007. Assessment of motion of swing leg and gait rehabilitation with a gravity balancing exoskeleton. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 15(3), 410-420.
• Amca, A., M., Harbili, E., Arıtan, S., 2010. Koparma kaldırışının biyomekanik analizi için mekanik model geliştirilmesi, Hacettepe Spor Bilimleri Dergisi, 21, 1, 21-29.
• Banala S, Agrawa1l K, Fattah SK, Krishnamoorthy V, Hsu WL, Scholz J & Rudolph K, 2006. Gravity-balancing leg orthosis and its performance evaluation. IEEE Transactions on robotics, 22(6), 1228-1239.
• Demiray M. A., Başer Ö., Kılıç E., 2014. Alt Uzuv Dış İskelet Robot Eklemlerinde Kararlılık İçin Sönümleme Katsayıları ve Momentlerinin Hesaplanması. Suleyman Demirel University Journal of Natural and Applied Science 18(SI: Biomechanics), 35-51.
• Daumas, B., Xu, W., L., Bronlund, J., 2005. Jaw mechanism modeling and simulation, Mechanism and Machine Theory, 40, 821-833.
• Geyer H. 2010. Geyer Neuromuscular Model. http://www.cs.cmu.edu/~hgeyer/Research_MotorControl.html (Erişim Tarihi: 21.10.2017).
• Hajny, O., Farkasova, B., 2010. A study of gait and posture with the use of cyclograms, Acta Polytechnica, 50, 4, 48-51.
• Hang, S., Zhaol, M., 2011. Kinematics simulation of sit to stand based on SimMechanics, International Conference on Future Computer Science and Education, China, 59-61.
• Kılıç, E., & Doğan, E., 2017. Aktif bir bilek ortezin kinematik ve kinetik analizleri, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, doi: 10.5505/pajes.2017.22230.
• Lamine, H., Laribi, M. A., Bennour, S., Romdhane, L., & Zeghloul, S., 2017. Design Study of a Cable-based Gait Training Machine. Journal of Bionic Engineering, 14(2), 232-244. Lee, K., 2006, CAD systems for human–centered design, Computer-Aided Design & Applications, 3, 5, 615-628.
• Li Y., Wang X., Xu P., Zheng D., Liu W., Wang Y., Qiao H., 2012. SolidWorks/SimMechanics-Based Lower Extremity Exoskeleton Modeling Procedure for Rehabilitation. World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering May 26-31, 2012, Volume 39 of the series IFMBE Proceedings pp 2058-2061.
• Perry J., 1992. Gait analysis : normal and pathological function. Slack, Thorofare, NJ.
• Rahman T, Sample W & Seliktar R., 2004. Design and Testing of WREX. Advances in rehabilitation robotics, 243-250.
• Serbest K., Çilli M., Eldoğan O., 2012. Oturup Kalkma Hareketinin SimMechanics Ortamında Dinamik Modellenmesi ve Benzetimi, Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. Cilt 16, Sayı 3, 205-212(2012).
• Singla, A., Singh, G., & Virk, G.S. 2016. Matlab/simMechanics based control of four-bar passive lower-body mechanism for rehabilitation. Perspectives in Science, 8, 351-354.
• Wang, Z., Peyrodie, L., Cao, H., Agnani, O., Watelain, E., & Wang, H. 2016. Slow walking model for children with multiple disabilities via an application of humanoid robot. Mechanical Systems and Signal Processing, 68, 608-619.
• Zhang, X., Wang, H., Tian, Y., Peyrodie, L., & Wang, X. 2018. Model-free based neural network control with time-delay estimation for lower extremity exoskeleton. Neurocomputing, 272, 178-188.