Maximizing energy regeneration with MapleSim makes improvements to assistive devices possible - User Case Studies - Maplesoft


User Case Study: Optimierte Energierückgewinnung mit MapleSim zur Verbesserung von Hilfsgeräten

Der Großteil der Forschung zu Bewegungen von Menschen, Tieren und Robotern konzentriert sich seit jeher darauf, alltägliche Aktivitäten wie Gehen, Laufen, Drehen, Starten, Beschleunigen und Verzögern zu verbessern. Weniger Aufmerksamkeit hat man hingegen der Unterstützung von Bewegungen wie Aufstehen und Setzen gewidmet. Diese Bewegungen erscheinen zwar vergleichsweise einfach, werden jedoch mit zunehmendem Alter und schwindender Gesundheit immer schwieriger.

In den letzten Jahren haben Wissenschaftler damit begonnen, praktischere und einfachere Geräte zu entwickeln, um diese Bewegungen zu unterstützen. Unter den Entwicklern humanoider Roboter steigt das Interesse daran, vorhandene Hilfsmechanismen durch eine Verbesserung ihrer Energieeffizienz weiterzuentwickeln.

James Andrew Smith von der Lassonde School of Engineering an der Universität York in Kanada und sein Forscherteam, haben weitergehende Untersuchungen zum autonomen Batteriebetrieb humanoider Roboter und Hilfsgeräte mit MapleSim, dem Werkzeug zur Modellierung und Simulation auf Systemebene von Maplesoft, durchgeführt.  Smiths Gruppe machte sich daran, zu bestimmen, an welchem Punkt beim Übergang zwischen Sitzen und Stehen in einer Orthese oder Prothese Energie zurückgewonnen werden kann, ganz wie bei einem Hybridfahrzeug beim Bremsen Energie zurückgewonnen wird, indem sie dem Motor entnommen und später dem Fahrzeug wieder zugeführt wird. 

Die Bestimmung, über welches der drei Gelenke – Fußgelenk, Knie oder Hüfte – beim Setzen und Aufstehen die meiste Energie zurückgewonnen werden kann, ist eine praktische und wichtige Überlegung bei der Entwicklung von Geräten für die Rehabilitation. Die Erkenntnisse daraus könnten effizientere Bewegungshilfen für Menschen ermöglichen, die an Erkrankungen oder Behinderungen im Zusammenhang mit den Muskeln um diese Gelenke leiden.

Die Nutzung der Batterie-Modell-Bibliothek in MapleSim hat unserem Team sehr viel Zeit und Mühe gespart.

— Dr. James Smith, York University

Um erfolgreich zu bestimmen, an welchem Punkt die regenerative Leistung am höchsten ist, nutzte Smiths Gruppe biomechanische Daten aus Versuchen mit menschlichen Probanden an einem in MapleSim erstellten Robotermodell. Das Robotermodell bildet die menschlichen Bewegungen beim Übergang zwischen der sitzenden und der stehenden Position nach. Um die Rückgewinnung speziell am Fußgelenk, am Knie und an der Hüfte zu untersuchen, wurden MapleSim-Modelle eines elektromechanischen Subsystem-Aktuators, eines DC/DC-Wandlers und einer Batterie an den einzelnen Gelenken angeordnet.

Um ein optimales Rehabilitationsgerät zu bauen, das für den täglichen Gebrauch geeignet ist, müsste das System mit seiner eigenen Energieversorgung arbeiten. Smiths Forschergruppe verwendete einen regenerativen Bremskreis mit einem Aktuator, einer Batterie und einer H-Brücke, um den Energieverbrauch und die Rückgewinnung während der verschiedenen Bewegungsphasen beim Setzen und Aufstehen zu analysieren. Diese Schaltung nutzt die Leistung aus der Spannung der Gegen-EMK des Aktuators, um die Batterie zu laden.  Normalerweise liefert die Batterie Leistung an den Elektromotor, aber beim regenerativen Bremskreis arbeitet der Motor als Generator, wodurch Energie in die Batterie zurückfließen kann.

 "Unser Team musste in der Lage sein, die komplexen chemischen Reaktionen der Batterie zu modellieren. Diese Möglichkeit war in vielen Softwareprogrammen für technische Entwicklungen bisher kaum vorhanden", so Smith. Das Batteriemodell in MapleSim berücksichtigt die elektrochemischen Prozesse und das thermodynamische Verhalten der NiMH-Batterie und setzte die zugehörigen Gleichungen in eine Anordnung miteinander verbundener elektrischer Komponenten um. Smith bemerkte hierzu: "Die Nutzung der Batterie-Modell-Bibliothek in MapleSim hat unserem Team sehr viel Zeit und Mühe gespart, da wir das Batteriemodell nicht von Grund auf selbst erzeugen mussten, sondern mit einem bereits sehr fortschrittlichen Modell arbeiten konnten, das sich einfach an unser Projekt anpassen ließ." Smiths Team nutzte außerdem den H-Brücken-DC/DC-Wandler, ein Modell, das auf der Maplesoft-Website verfügbar ist, um den elektrischen Leistungstransfer zwischen NiMH-Batterie und Aktuator nachzubilden.

Smiths Forschergruppe entwickelte zwei Simulationsmodelle in MapleSim. Zuerst wurde ein einfaches Modell erstellt, bei dem der Fuß fest mit dem Boden verbunden ist. Mit seiner Hilfe konnten die Forscher eine effiziente und einfache modellbasierte Bewegungssteuerung erstellen. Diese Steuerung wurde anschließend auf ein komplexeres und realistischeres Human-Modell mit Füßen übertragen, die vom Boden abgehoben werden können. Die Daten aus Versuchen mit menschlichen Probanden lieferten die Bewegungspfade für die Simulationen mit einem Multidomain-Modell in MapleSim. Die gesamte Konstruktion wurde auf einen Maßstab von 1:10 beschränkt, um das Modell in einem kleinen Roboter mit einem Dynamixel RX-28 Aktuator zu implementieren. "In der Multidomain-Umgebung von MapleSim konnten wir die erforderlichen Bewegungen präzise simulieren, um die Batterielaufzeit korrekt zu analysieren", erklärte Smith.


Kinematisches Robotermodell mit Fuß, drei angetriebenen Gelenken und zwei Berührungspunkten
zwischen Fuß und Boden.

 

Um den Punkt zu ermitteln, an dem die meiste Energie zurückgewonnen wird, setzten die Wissenschaftler den Dynamixel RX-28 Aktuator am maßstäblich verkleinerten Humanoid-Roboter während der biomechanisch korrekten Bewegungen ein.  Bei jedem Übergang zwischen Sitzen und Stehen wurde der Ladezustand über die Zeit für Hüfte, Knie und Fußgelenk als Indikator für die Batteriekapazität in jedem einzelnen Stadium grafisch dargestellt.

Die Simulationen der Bewegungen beim Setzen und Aufstehen begannen an dem Punkt, wo das Modell auf einem virtuellen Stuhl saß. Als sich der simulierte Roboter vom Stuhl erhob, nahm die Ladung mit der Zeit ab, während Energie aus der Batterie entnommen wurde.  Sobald sich der Rumpf über dem Fuß befand, begann die Hüfte zu bremsen und es wurde Energie zurückgewonnen. Dieser Zustand trat auch beim Setzen auf, wenn der Körper seinen Schwerpunkt oberhalb des Fußes hielt. Im Vergleich zur Hüfte war die Energierückgewinnung an den Subsystemen Fußgelenk und Knie sehr gering.  Smiths Gruppe zeigte auch, dass die Rückgewinnung beim Setzen stärker ist als beim Aufstehen.

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Die Erkenntnisse von Smiths Gruppe sind wertvoll für die Entwicklung von Prothesen und Orthesen.  Die Ermittlung des effizientesten Einsatzes der Batterie bedeutet, dass die Betriebszeit dieser Geräte mit einer Batterieladung verlängert werden kann, und dass kleinere und leichtere Batterien eingesetzt werden können, um die Geräte weniger sperrig zu machen. Und schließlich ist bei einem effizienteren Gerät die Belastung der Gelenke des Benutzers beim Aufstehen und Setzen geringer. Dies ist bei Menschen mit Gelenkerkrankungen ein wichtiger Aspekt.

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Industry/Application Area

Highlights

  • Ein Forscherteam hat MapleSim eingesetzt, um den autonomen Batteriebetrieb humanoider Roboter und elektrischer Hilfsgeräte zu untersuchen, um zu ermitteln, an welchem Punkt der Bewegung beim Aufstehen von einem Stuhl Energie zurückgewonnen werden kann.
  • Um zu bestimmen, wann die höchste Leistung zur Rückgewinnung zur Verfügung steht, nutzte das Team an Probanden ermittelte biomechanische Daten in Verbindung mit einem in MapleSim erstellten Robotermodell. Die Multidomain-Umgebung dieser Software half dabei, die gewünschten Bewegungspfade für die Simulationen zu ermitteln.
  • Die Ermittlung des effizientesten Einsatzes der Batterie bedeutet, dass die Betriebszeit der Hilfsgeräte verlängert werden kann, und dass kleinere und leichtere Batterien eingesetzt werden können.