空気圧人工筋肉駆動の拮抗関節の高度な適応制御のためのGANベースのPIDコントローラ

要約 上肢義肢は通常、拮抗配置に整理された空気圧人工筋肉によって推進されます。しかし、変化する/不明な状況下での上肢義肢の制御は困難であり、さまざまな実世界のアプリケーションにとって必要です。適応制御、学習ベースの制御、およびロバスト制御がこのような課題に対処するために研究されています。しかし、これらの適応性は、可変タスクレベル、ユーザーの運動特性、義肢の特徴にさらされる日常生活で使用される義肢には不十分です。本論文は、生成対抗ネットワークと比例–積分–微分コントローラに基づく高度に適応的なコントローラを初めて紹介します（G-PIDコントローラ）。G-PIDコントローラは、不明/変化するシステムを制御する際のPID応答性を高めるための補償アクションを生成するジェネレーターを含みます。さらに、ユーザーが事前に選択した基準システムと補償された変化する/不明なシステムからの応答を受け取り、同時にこれらの応答のソースを決定する識別器を組み込んでいます。継続的な更新を通じて、補償器は不明/変化するシステムの応答を基準システムに合わせて修正し、適応制御を促進します。G-PIDコントローラの効果は、1自由度（DoF）関節および2自由度肩義肢におけるシミュレーション実験を通じて評価され、未知および時間変化する荷重のオンライン学習に焦点を当てたプロトタイプ実験でさらに検証されます。結果は、多様な未知/変化のタイプに対処する能力を示し、日常生活に義肢をシームレスに組み込むための重要な進展を示しています。