Мягкая кисть будущего: новый подход к управлению протезом

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали гибридную систему управления, объединяющую искусственную нейронную сеть и скользящий режим управления для повышения точности и надежности мягких роботизированных кистей протезов.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Разработанная концептуальная модель запястья, воплощенная в физическом прототипе, демонстрирует подход к созданию систем, где каждый элемент предвосхищает потенциальные точки отказа и формирует будущую архитектуру отказа.

Представлен гибридный подход, сочетающий моделирование и анализ данных для управления мягкой континуальной кистью протеза, демонстрирующий улучшенные характеристики в симуляции и экспериментальных условиях.

Несмотря на значительный прогресс в области протезирования, точное и быстрое управление сложными движениями кисти руки остается сложной задачей. В данной работе, посвященной разработке системы управления для протеза кисти, представлена гибридная модель, объединяющая преимущества нейронных сетей и скользящего модального управления, в рамках исследования ‘A Hybrid Model-based and Data-based Approach Developed for a Prosthetic Hand Wrist’. Предложенный подход обеспечивает высокую скорость реакции и сниженные вычислительные затраты при управлении мягким континуальным запястьем протеза PRISMA HAND II. Сможет ли данная комбинация методов стать основой для создания более интуитивно понятных и функциональных протезов конечностей?

Ограничения Традиционного Управления Протезами

Современные протезы рук, несмотря на значительные технологические достижения, часто уступают естественной ловкости и разнообразию движений человеческой руки. Это ограничение существенно влияет на степень интеграции протеза в повседневную жизнь пользователя и снижает готовность к его длительному использованию. Неспособность выполнять тонкие манипуляции, такие как удержание хрупких предметов или выполнение сложных задач, требующих координации нескольких пальцев, вызывает разочарование и препятствует полной адаптации. Исследования показывают, что пользователи протезов часто сталкиваются с трудностями в выполнении простых бытовых задач, что приводит к снижению качества жизни и психологическому дискомфорту. Таким образом, повышение функциональности и естественности движений протезов рук является ключевой задачей для улучшения их применимости и повышения уровня интеграции в жизнь человека.

Традиционные методы управления протезами испытывают значительные трудности при моделировании динамики мягких, континуальных структур, таких как мышцы и сухожилия. В отличие от жестких механизмов, где движение предсказуемо и линейно, мягкие ткани демонстрируют сложное, нелинейное поведение, зависящее от множества факторов, включая растяжение, сжатие и внутреннее трение. Существующие алгоритмы управления, разработанные для работы с дискретными, жесткими компонентами, оказываются неспособны точно отразить эту сложность, что приводит к неестественным и неэффективным движениям протеза. Особенно проблематично точное воспроизведение тонких манипуляций, требующих координации множества степеней свободы и учета взаимного влияния различных частей мягкой структуры. В результате, протез часто реагирует запаздывающе или неточно, что снижает удобство и функциональность устройства для пользователя.

Для достижения интуитивного и плавного управления протезами необходимы принципиально новые подходы к моделированию и приводам. Традиционные методы часто опираются на упрощенные модели, не учитывающие сложные взаимодействия между гибкими материалами и сухожилиями, что приводит к неестественным и затрудненным движениям. Современные исследования направлены на разработку систем, способных имитировать биомеханику человеческой руки, используя, например, мягкие приводы и алгоритмы машинного обучения для адаптации к индивидуальным особенностям пользователя. Такой подход позволяет создавать протезы, которые не просто выполняют заданные команды, а предугадывают намерения пользователя и реагируют на изменяющиеся условия, обеспечивая более естественное и удобное управление. Ключевым аспектом является создание моделей, точно отражающих динамику мягких структур и позволяющих управлять ими с высокой точностью и скоростью.

Существующие методы управления протезами зачастую не способны адекватно отразить сложные взаимодействия между сухожилиями и гибкими материалами, что существенно ограничивает их функциональность. Проблема заключается в том, что традиционные модели упрощают реальную механику, не учитывая нелинейные эффекты, возникающие при деформации эластичных элементов и трении внутри сухожильных систем. В результате, даже при наличии нескольких степеней свободы, протез не может воспроизвести тонкие и плавные движения, характерные для человеческой руки, поскольку не учитываются тончайшие изменения натяжения и распределения нагрузки в тканях. Это приводит к неестественным движениям, повышенной утомляемости пользователя и затрудняет выполнение даже простых задач, требующих координации и точности.

Экспериментальные данные демонстрируют движения руки в направлениях разгибания, сгибания, радиального и ульнарного отклонения.

Моделирование Мягкости: Подход с Постоянной Кривизной

Предлагаемый подход к моделированию использует кусочно-постоянную кривизну (PCC) для упрощения кинематики и динамики мягких континуальных запястий. Вместо описания непрерывной кривизны, запястье моделируется как последовательность сегментов с постоянной кривизной, соединенных между собой. Это позволяет аппроксимировать сложную деформацию с использованием меньшего количества параметров, что значительно снижает вычислительную сложность модели. Каждый сегмент характеризуется углом отклонения и длиной дуги, что позволяет точно описывать геометрию и положение запястья. Использование PCC позволяет получить аналитическое представление прямой кинематики и обратной кинематики, что необходимо для эффективного управления и планирования траекторий.

Использование кусочно-постоянной кривизны (PCC) позволяет значительно снизить вычислительную сложность моделирования гибких структур без существенной потери точности. Вместо сложных вычислений, связанных с непрерывной деформацией, PCC-модель аппроксимирует кривизну на отдельных сегментах как постоянную величину. Это упрощение приводит к уменьшению количества необходимых вычислений при решении кинематических и динамических задач, что особенно важно для систем реального времени. Такой подход обеспечивает достаточную точность для представления основных характеристик гибких манипуляторов, сохраняя при этом возможность эффективной и быстрой симуляции и управления.

Моделирование на основе кусочно-постоянной кривизны (PCC) позволяет создавать точные представления тендоно-управляемых мягких континуальных роботов, поскольку эффективно аппроксимирует деформации гибкой структуры без излишней вычислительной сложности. В рамках данного подхода, континуальная структура дискретизируется на сегменты с постоянной кривизной, что упрощает кинематический и динамический анализ. Точность модели обеспечивается за счет выбора подходящего размера сегментов и учета влияния натяжения сухожилий на изменение кривизны каждого сегмента. Это позволяет эффективно моделировать сложные деформации и поведение робота при различных нагрузках и управляющих воздействиях.

Уменьшение вычислительной сложности, достигаемое за счет использования модели постоянной кривизны (PCC), является ключевым фактором для реализации управления в реальном времени и повышения быстродействия мягких континуальных манипуляторов. Традиционные методы моделирования гибких структур требуют значительных вычислительных ресурсов, что ограничивает возможности оперативного реагирования на изменения в окружающей среде или ввод команд. Применение PCC позволяет значительно сократить время вычислений, необходимое для определения кинематики и динамики, что критически важно для систем, требующих немедленной обратной связи и высокой точности позиционирования. Это, в свою очередь, обеспечивает более плавное и эффективное управление, особенно в задачах, требующих адаптации к непредсказуемым условиям или взаимодействия с внешней средой.

Реализация и Валидация на PRISMA HAND II

Модельный фреймворк PCC был реализован и протестирован на протезе руки PRISMA HAND II, включающем мягкий континуальный запястный сустав. Данная реализация позволила проверить функциональность и применимость предложенной модели управления к реальному устройству. Протез PRISMA HAND II был выбран в качестве платформы для тестирования благодаря его способности к гибким движениям и наличию континуального запястья, что соответствует требованиям, предъявляемым к моделям управления, предназначенным для сложных биомеханических систем. Интеграция модели PCC с протезом позволила оценить ее эффективность в управлении движением запястья и предоставить данные для дальнейшей оптимизации и улучшения алгоритмов управления.

В качестве платформы для управления и сбора данных использовалась плата Arduino Mega 2560. Для обеспечения надежной программной инфраструктуры и упрощения интеграции компонентов применялась операционная система роботов ROS (Robot Operating System). ROS предоставила инструменты для обмена данными между Arduino и другими модулями системы, а также позволила реализовать алгоритмы управления и обработки данных в модульном и масштабируемом виде. Выбор Arduino Mega 2560 обусловлен наличием достаточного количества цифровых и аналоговых портов, необходимых для взаимодействия с датчиками и исполнительными механизмами протеза, а также возможностью расширения функциональности за счет подключения дополнительных модулей.

Экспериментальные результаты подтвердили высокую точность и эффективность модели PCC в предсказании движений запястья. В ходе экспериментов, среднеквадратичная ошибка (RMSE) составила 0.157 радиан. Данный показатель демонстрирует, что модель способна с высокой степенью достоверности прогнозировать траекторию движения запястья, что является критически важным для обеспечения плавного и управляемого функционирования протеза.

В ходе экспериментов была продемонстрирована возможность точного и плавного управления мягким континуальным запястьем протеза PRISMA HAND II. Система обеспечила стабилизацию положения запястья за 3 секунды, что подтверждает эффективность предложенного подхода к управлению. Достигнутая точность позволяет реализовать сложные манипуляции и обеспечивает более естественное и интуитивно понятное управление протезом для пользователя.

Регулирование угла при лучевом отклонении с помощью ПИД-контроллера демонстрирует наличие ошибки угла.

За Пределами PCC: К Продвинутому Управлению Мягкими Роботами

Несмотря на значительный прогресс, достигнутый благодаря моделированию на основе постоянной кривизны (PCC), для повышения точности управления мягкими роботами применяются более сложные подходы. Методы переменной кривизны (VC) и метод конечных элементов (FEM) позволяют учитывать нелинейные деформации и сложные взаимодействия материалов, что особенно важно при управлении деформируемыми структурами. В отличие от упрощенных моделей, VC и FEM обеспечивают более детальное представление о механическом поведении робота, позволяя прогнозировать его реакцию на различные воздействия с большей точностью. Эти усовершенствованные модели, требующие более интенсивных вычислительных ресурсов, открывают возможности для разработки более реалистичных симуляций и, как следствие, более эффективных алгоритмов управления.

Внедрение алгоритмов машинного обучения открывает новые горизонты в управлении мягкими роботами. Эти алгоритмы способны адаптироваться к индивидуальным потребностям пользователя, анализируя данные о его движениях и предпочтениях. В результате, системы управления становятся более интуитивными и эффективными, оптимизируя стратегии контроля для достижения максимальной производительности и комфорта. Подобный подход позволяет мягким роботам, например, протезам, не просто следовать заданным командам, а предвосхищать намерения пользователя, обеспечивая более плавное и естественное взаимодействие. Благодаря машинному обучению, устройства могут самообучаться и совершенствоваться с течением времени, подстраиваясь под уникальные особенности каждого человека.

Проведенное исследование закладывает основу для создания протезов кистей, отличающихся повышенной интуитивностью, универсальностью и отзывчивостью. Достигнутая точность моделирования, подтвержденная значением среднеквадратичной ошибки $RMSE = 2.7 \times 10^{-4}$ радиан, демонстрирует значительный прогресс в области биомехатроники. Такой уровень точности позволяет создавать протезы, способные выполнять сложные манипуляции с повышенной плавностью и естественностью, приближая их функциональность к возможностям здоровой кисти руки. Разработка направлена на создание устройств, адаптирующихся к индивидуальным потребностям пользователя и обеспечивающих более комфортное и эффективное взаимодействие с окружающим миром.

Дальнейшие исследования направлены на интеграцию передовых методов моделирования и управления для создания полностью автономных и адаптивных протезов конечностей. Экспериментальные данные демонстрируют стабильную точность позиционирования, с ошибкой в установившемся режиме всего 0.032 радиана. Такой уровень точности открывает перспективы для разработки протезов, способных к сложным манипуляциям и адаптации к различным условиям окружающей среды, что значительно улучшит качество жизни людей, использующих подобные устройства. Ожидается, что сочетание продвинутых моделей, алгоритмов машинного обучения и усовершенствованной системы управления позволит создать протезы, максимально приближенные к функциональности естественных конечностей.

Эксперименты показали наличие ошибок в движениях руки при выполнении действий разгибания, сгибания, радиального и ульнарного сжатия.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует стремление к созданию не просто управляемого протеза, но и системы, способной к адаптации и самокоррекции. Авторы предлагают гибридный подход, объединяющий точность модельного управления и обучаемость нейронных сетей. Этот симбиоз напоминает о словах Давида Гильберта: «Всякий математик знает, что его дела никогда не закончены». Подобно тому, как математик постоянно уточняет свои модели, так и в данной работе совершенствуется система управления протезом, стремясь к более надежной и плавной работе мягкого кинематического узла. Стремление к устойчивости и точности, особенно в мягкой робототехнике, требует постоянного цикла итераций и улучшений, подтверждая идею о том, что системы развиваются, а не строятся.

Что дальше?

Представленная работа, как и многие другие в области мягкой робототехники, демонстрирует не столько создание системы, сколько культивирование её. Успехи в управлении мягким запястьем протеза — это лишь временное затишье перед неизбежным проявлением непредсказуемости, присущей таким системам. Попытки объединить точность модельного управления и адаптивность нейронных сетей — это, по сути, признание того, что идеальной модели не существует, а любая архитектура управления неминуемо станет предсказанием будущих отказов, маскирующихся под эволюцией.

Следующий этап развития не должен быть направлен на достижение всё большей точности, а на повышение устойчивости к непредсказуемым изменениям. Важнее не устранить ошибки, а научиться предвидеть их формы. Необходимо переосмыслить метрики оценки: долгосрочная стабильность — это не признак успеха, а предвестник скрытой катастрофы, затаившейся в нелинейностях и не учтённых факторах внешней среды.

Поиск компромисса между моделями и данными — это вечный процесс, подобен попытке удержать воду в сетке. Вместо того чтобы стремиться к совершенству, следует сосредоточиться на создании систем, способных извлекать уроки из собственных ошибок, адаптироваться к непредсказуемым условиям и, возможно, даже эволюционировать в нечто совершенно неожиданное.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.08711.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-14 15:45