論文の概要: Enhanced Optimization Strategies to Design an Underactuated Hand Exoskeleton
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07384v1
- Date: Wed, 14 Aug 2024 09:00:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-15 14:04:00.414087
- Title: Enhanced Optimization Strategies to Design an Underactuated Hand Exoskeleton
- Title（参考訳）: 不動手外骨格設計のための最適化手法の強化
- Authors: Baris Akbas, Huseyin Taner Yuksel, Aleyna Soylemez, Mine Sarac, Fabio Stroppa,
- Abstract要約: 本研究は,不動手外骨格(U-HEx)の設計過程について述べる。
この最適化は、遺伝的アルゴリズム、ビッグバン・ビッグCrunchアルゴリズム、および多目的最適化のためのそれらのバージョンに依存している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7639610349097473
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Exoskeletons can boost human strength and provide assistance to individuals with physical disabilities. However, ensuring safety and optimal performance in their design poses substantial challenges. This study presents the design process for an underactuated hand exoskeleton (U-HEx), first including a single objective (maximizing force transmission), then expanding into multi objective (also minimizing torque variance and actuator displacement). The optimization relies on a Genetic Algorithm, the Big Bang-Big Crunch Algorithm, and their versions for multi-objective optimization. Analyses revealed that using Big Bang-Big Crunch provides high and more consistent results in terms of optimality with lower convergence time. In addition, adding more objectives offers a variety of trade-off solutions to the designers, who might later set priorities for the objectives without repeating the process - at the cost of complicating the optimization algorithm and computational burden. These findings underline the importance of performing proper optimization while designing exoskeletons, as well as providing a significant improvement to this specific robotic design.
- Abstract（参考訳）: 外骨格は人間の強さを高め、身体障害を持つ個人に補助を与える。
しかし、その設計における安全性と最適性能を保証することは、重大な課題となる。
本研究は,まず1つの目的(最大力伝達)を含む不動手外骨格(U-HEx)の設計プロセスを示し,次に多目的(トルク分散とアクチュエータ変位の最小化)に展開する。
この最適化は、遺伝的アルゴリズム、ビッグバン・ビッグCrunchアルゴリズム、および多目的最適化のためのそれらのバージョンに依存している。
分析により、Big Bang-Big Crunchを使用することで、収束時間の低い最適性の観点から、高い、より一貫性のある結果が得られることが明らかになった。
さらに、より多くの目的を追加することで、デザイナはさまざまなトレードオフソリューションを提供します。彼らは後に、最適化アルゴリズムと計算負担の複雑さを犠牲にして、プロセスを繰り返すことなく、目的のために優先順位を設定するかもしれません。
これらの知見は、外骨格を設計しながら適切な最適化を行うことの重要性と、この特定のロボット設計に大幅な改善をもたらすことを明確に示している。
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