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人形机器人设计原则及人类智能和内部身体系统仿真
日期:2024/2/2 20:12:58   作者:
人体肌肉控制原理、连接大脑和身体的感觉神经系统、大脑的学习以及人类行走运动……为了解决这些知识缺陷,我们提出了一种模拟人类的人形机器人,它对人类肌肉骨骼结构的解剖保真度前所未有。我们设计的基本概念是考虑人体机制,这与现有人形机器人设计中使用的传统工程方法形成对比。
我们相信,该仿人机器人可为科研提供新机会,例如,定量分析运动中人体的内部数据。我们描述了仿真人形机器人Kenshiro和Kengoro的原理和发展,并比较了它们在身体比例、骨骼结构、肌肉排列和关节表现方面与人类的解剖保真度。为了证明仿真人形机器人的潜力,Kenshiro和Kengoro还完成了几个典型的人类动作。


介绍


过去两千年里,人类一直在努力了解构成人体的系统和机制,例如肌肉控制的原理、连接大脑和身体的感觉神经系统、大脑中的学习机制以及完成简单的行走动作。近年来,新技术已经发展到可以建造模仿人体结构的人形机器人的地步,这些机器人使我们能够通过制造人形机器人或在现实世界中进行实验来研究人体中的系统。然而,传统类人机器人的局限性在于它们是在传统工程学、力学、电子学和信息学理论的基础上设计的。它们也主要用于面向工程的应用,例如日常生活中的任务完成、个人援助或灾难响应。相比之下,我们的意图是设计一种基于人类系统的人形机器人——包括肌肉骨骼结构、感觉神经系统和大脑信息处理方法——支持以科学为导向的目标,例如更深入地了解人类的内部机制。
我们的研究团队已经成功开发了肌肉骨骼机器人,似乎有可能将这些机器人用于我们所述的目的,因为它们模仿人类的肌肉骨骼结构,支持人类的灵活身体和行为,并支持使用肌腱驱动执行器的人类式肌肉驱动。然而,从解剖学的角度来看,这些肌肉骨骼机器人对我们的目的来说不够精确,例如身体比例、肌肉排列和关节结构,尽管它们的驱动确实模仿了人类肌肉收缩。其他研究团队也从拟人的角度成功开发了肌肉骨骼机器人,这些机器人身体结构和形状受到人类启发,为控制和建模这些类型的机器人提供了有效的方案,却无法进行全身运动,因为它们没有肌腱驱动的腿来支撑体重。
因此,我们提出了一种仿人机器人,它对人体结构具有高度的解剖学保真度,并且能够进行全身运动。我们相信,这种仿人机器人可以为推进科学提供新的机会,例如在肌肉骨骼物理模拟领域,使用仿人机器人的传感器捕获和定量分析运动人体的内部数据。在这里,我们从以下几个方面详细介绍了一个解剖学上正确的模拟人形机器人的设计原则:,包括身体比例、骨骼结构、肌肉排列和关节性能。
我们还以Kenshiro和Kengoro人形机器人的发展为例进行了描述。人类模仿设计概念是每个人形机器人的共同概念。Kenshiro是基于这一概念开发的第一个人形机器人,随后Kengoro进行了大量改进,以达到更高的人类逼真度。这些人形机器人的身体具有解剖学上正确的肌肉骨骼结构,因此我们可以评估肌肉骨骼结构相对于人类肌肉骨骼结构的保真度。图1示出了所提出的仿人机器人的设计概述。

图1 仿人机器人的基本设计概念。

与基于工程理论设计的传统类人机器人相比,模拟人类的类人机器人是根据人体的机制设计的。在设计模拟人形机器人时,与普通人相同的身体比例和肌肉骨骼结构被用作设计规范。


结果


在本节中,我们描述了Kenshiro和Kengoro的解剖逼真度,并评估了他们的肌肉骨骼结构在四个感兴趣的特定区域模仿人类肌肉骨骼结构的准确程度。

身体比例保真度

通过使用人类统计数据作为设计目标来设计Kenshiro和Kengoro的身体比例,以便人形机器人具有更像人类的身体比例,并且根据人体中的相应长度来设计Kenshiro和Kengoro的链接长度。为了评估他们模拟人类的身体比例,我们使用表1中所示的身体片段在Kenshiro、Kengoro和普通人之间进行了链接长度比较。请注意,几项研究报告了人类链接长度和重量的比率。结果表明,Kenshiro和Kengoro与人类相比的平均链接长度分别为101和99.3%。

表1 Kenshiro和Kengoro与普通人的链接长度比较。

为便于比较,标明了每个的主体部分。假设Kenshiro和Kengoro的身高相同,对人体长度比例进行了计算,还对Kenshiro和Kengoro和普通人之间的质量分布特性进行了比较。表2给出了这一比较的结果,从中可以看出,Kenshiro和Kengoro的平均体重分别为普通人的115%和116%。因此,我们证实了从质量分布的角度来看,组装的人形机器人表现出高保真度。

表2 Kenshiro、Kengoro和普通人的链接权重比较。

根据(27)和(50)的数据,在(49)中报告了该比较中使用的人类数据。每个人的体重都是假设Kenshiro和Kengoro的体重相同来计算的。
躯干包括上躯干和骨盆,上躯干包括脊柱、胸部和肩胛骨。Kenshiro没有手。
还对Kenshiro、Kengoro和普通人之间的质量分布特性进行了比较。表2给出了这一比较的结果,从中可以看出,Kenshiro和Kengoro的平均体重分别为普通人的115%和116%。因此,我们证实了从质量分布的角度来看,组装的人形机器人表现出高保真度。

根据(27)和(50)的数据,在(49)中报告了该比较中使用的人类数据。每个人的体重都是假设Kenshiro和Kengoro的体重相同来计算的。
在骨骼结构评估方面,我们比较了一个人和几个类人机器人(包括Kenshiro和Kengoro)之间的自由度数量。在人类中,已经识别出548个关节自由度;当排除面部和手部时,根据其功能分类,基于骨骼连接的数量有419个自由度(17)。每个关节可以包括一个、两个或三个自由度。图2显示了关节自由度的比较,不包括基于Kenshiro和Kengoro或其他真人大小的人形机器人数据的面部和手部自由度(3、4、18–25)。这些类人机器人可以大致分为两组。第一组(即轴向驱动组)由普通人形机器人组成,每个关节处都有致动器来移动它们的结构链接,关节自由度的数量为27至35。这一组的例子包括HRP2或ASIMO类人机器人。第二组(即肌腱驱动组)由肌腱驱动的类人机器人组成,这些类人机器人具有受人类启发的肌肉骨骼结构,具有相对大量的关节自由度(55至114)。使用多个脊柱关节是达到人类灵活性所需的最重要因素之一,并且当前人形机器人的自由度数量受到人形机器人是否具有脊柱灵活性的限制。健四郎有64个自由度,仅占人类419个自由度的15%。
与其他人形机器人相比,多个脊椎关节和膝关节的偏航旋转自由度是全身自由度相对较多的原因。Kengoro有114个自由度,是人类拥有的自由度的27%,是真人大小的人形机器人中自由度数量最多的。如果包括手动自由度,Kengoro配备了174个自由度。其末端效应器中的多个自由度被认为是自由度数量增加的原因。末端执行器是人形机器人中一个具有挑战性的话题,在这一领域,类人机器人和人类之间仍存在很大差距。


肌肉排列保真度


人类模拟肌肉布置意味着,肌肉致动器被放置和布置成使得它们基于人体解剖学复制肌肉起点和插入点。这种布置使得肌肉骨骼人形机器人中的肌肉致动器的命名能够与人类中的肌肉致动器相匹配,这反过来增加了从人类模拟人形机器人的运动中获得的肌肉数据的可信度。
表3显示了人类与包括Kenshiro和Kengoro在内的几种肌肉骨骼机器人之间同义肌肉数量的比较。对全身运动和关节运动至关重要的人类肌肉被计算在内。面部或器官的肌肉从数字中剔除。在表中,计数不是基于肌肉(执行器)编号,而是基于肌肉的名称,因为在某些情况下,Kenshiro和Kengoro配备了代表单块肌肉的多个肌肉执行器。例如,Kenshiro配备了两个代表腓肠肌的肌肉执行器,以确保足够的肌肉输出。在脊椎中,Kenshiro和Kengoro的肌肉关系数量高于其他机器人。在手臂中,不包括手的内部肌肉,Kenshiro和Kengoro分别拥有人类肌肉的27.0%和51.4%。Kengoro的肌肉数量比Kenshiro多,因为前臂和手腕的肌肉有助于增加肌肉数量。
在腿部,除了脚的内部肌肉外,Kenshiro和Kengoro分别拥有人类50.0%和57.1%的肌肉。在整个身体比较中,不包括手和脚的内部肌肉,Kenshiro和Kengoro的肌肉保真度分别为人类的37.7%和49.1%。在这些结果的基础上,我们证实了与其他类人机器人相比,模拟人类的类人机器人Kenshiro和Kengoro具有最大的肌肉保真度。然而,当包括手和脚的肌肉时,Kenshiro和Kengoro的逼真度分别下降到30.1%和39.1%。
这些结果是由于末端执行器的肌肉占人类整个肌肉比例的很大一部分。因此,末端执行器在人类日常生活中非常重要。这表明,开发仿人末端执行器以推动人形机器人向前发展至关重要。


表3 肌肉保真度评估。

根据与人类肌肉名称相对应的肌肉名称来计算肌肉数量。在比较中描述了由(12,51,52)开发的肌肉骨骼机器人中的肌肉数量。

独臂机器人联合演出逼真度

在Kenshiro、Kengoro和普通人之间进行了联合射程比较。请注意,人类的关节范围已在(17,26,27)中报告。使用几何计算机辅助设计模型或真实机器人的实际运动检查了Kenshiro和Kengoro的机械关节范围,并比较了颈部、脊柱、肩部、肘部、臀部、膝盖和踝关节范围。结果如图3所示。我们证实了Kenshiro和Kengoro的几乎所有关节范围都与人类相似,这表明这些人形机器人可以实现灵活的类似人类的姿势。特别是,肩关节和髋关节中的球形关节能够实现大范围的关节运动。多关节脊柱是一种模拟人类的关节,可以像人类一样灵活地摆出各种姿势。在人形机器人中,由于人类模仿的肌肉排列,可以实现类似人类的大范围运动。冗余的肌肉布置确保在关节极限附近有足够的关节扭矩,在关节极限处,由于约束力不足,关节的稳定性往往会降低。


讨论


在这里,我们描述了我们在仿人机器人方面的工作,其肌肉骨骼系统尽可能接近人类。我们基于这样一种想法继续进行研究:对改善类人机器人至关重要的特征隐藏在人类的结构和运动过程之后。因此,我们结合了促进人体肌肉骨骼系统保真度的元素。为了实现这些人形系统,我们根据我们的解剖学知识模仿了人类的肌肉骨骼结构。就模拟人形机器人的设计原则而言,我们的设计围绕四个关键领域——身体比例、骨骼结构、肌肉排列和关节性能——而人形机器人健四郎和健五郎就是在此基础上开发的。我们对它们的设计进行了评估,将它们与人类或现有的人形机器人进行了比较,并确认这两种人形机器人对人类具有很高的解剖学保真度。

柔性或刚性

传统的设计方法是基于刚性的改善,使人形机器人刚性和结构坚固。更好地控制人形机器人处于精确位置;然而,使用这些方法,人形机器人往往体积庞大。另一方面,身体中灵活的部分,如脊柱,有助于产生类似人类的灵活运动,但它在结构上往往较弱。我们认为在灵活性(弱点)和刚性(优点)之间存在一种平衡。我们认为,为了使类人机器人更像人类,融入源自生物的灵活性比刚性更重要。因此,我们将人类的灵活性融入了类人机器人的结构中。

未来应用

我们相信,模拟人的类人机器人有潜力用于以前没有考虑过的几种新应用。例如,人体肌肉骨骼模拟器可用于通过评估从现实世界中的模拟人形机器人接收的感官数据来获取与人类的无形内部身体相关的信息。这种类型的模拟器还可以通过应用从人类系统中人工实现的控制程序来验证关于人类控制的假设,因为人类模仿的类人机器人具有与人类非常接近的结构。这些工具可用于更深入地了解人体机制。
此外,其他实际应用也是可能的。一个有趣的应用是在汽车碰撞测试中使用的主动碰撞测试假人,因为目前的假人只能测量被动行为。一个模仿人类的人形机器人能够通过肌肉驱动来复制人类的反射行为。一个研究小组提出了肌肉骨骼人形机器人可用于医学的可能性,例如用于组织移植(28)。如果一个人形机器人可以复制人类的动作,那么由此产生的肌肉贡献分析或运动过程中获得的感官数据将使运动员或体育教练受益。此外,人形机器人肢体也有望用于其他领域,例如用于假肢或远程操作的人类智能体。


材料和方法


四个设计原则

我们正专注于我们的模拟人形机器人的全身运动能力,以实现我们的目标(例如,现实世界中用于人类运动分析的物理肌肉骨骼模拟器)。为了满足这一要求并模仿人类,人类与类人机器人之间的运动学和动力学相似性非常重要。我们综合考虑了开发仿人机器人的以下因素,并决定将这四个原则作为我们的重点。
与人类相似的连杆长度和质量分布(换句话说,身体比例)提供了相似的运动学和动力学。从这些人形动作中获得的感觉数据与人类的感觉数据高度相关。此外,强烈的相似性也使这些类人机器人能够适应人类的环境,例如使用工具,穿人类的衣服或进入汽车。
骨骼结构的高度解剖学保真度对于模拟人体特征是有效的。人体关节不仅是单轴旋转关节,而且是由骨骼之间的旋转和滑动运动组合而成的滚动-滑动关节(例如膝关节)。具有多个椎骨的脊柱关节可以有效地做出各种类似人类的姿势和灵活的上半身运动。在整个身体中类似人类的多个自由度对于在环境约束下的适应性环境接触或运动是有效的。
基于肌腱驱动机器人的基本方程τ = tGT和τ = tJF(其中τ是关节扭矩,T是肌肉张力,F是末端执行器力,G是肌肉雅可比矩阵,J是雅可比矩阵),肌肉-关节-操作状态映射对于控制肌肉骨骼机器人是必要的。肌肉排列对于决定这些映射特征很重要。解剖学上正确的肌肉排列可以在全身运动中以正确的趋势提供肌肉贡献。
关节性能与上述三个属性相关联,并根据全身运动决定人形性能。关节范围和输出功率分别由骨骼结构和关节力矩臂和肌肉输出功率的组合决定。相似的关节范围和关节输出功率对于人形机器人进行有用的人体运动分析至关重要。

如何设计一个仿人机器人

为了开发具有人类身体比例的人形机器人,统计数据的使用非常重要。对HR P4(20)和HR P4-C(21)类人机器人的开发进行了类似的研究。在我们的案例中,设计的重点是实现与人类相似的骨骼长度和肢体形状。考虑到这一优先事项,通过反复试验来设计和放置组件、肌肉执行器、骨骼结构和电子组件。
人形机器人的骨骼结构是为了模仿人类的骨骼形状、关节结构和关节自由度而设计的。在设计过程中,我们首先研究了人类骨骼结构,并提取了被认为对类人机器人有用的基本人类骨骼机制和功能。然后,我们通过提取和关注某些功能,将生物复杂的人类关节结构简化为机械人形结构。此外,我们还考虑了使我们能够实现重要功能的机械设计或元素。
要开发具有人类模仿肌肉排列的人类模仿人形机器人,该人形机器人应配备尽可能多的肌肉执行器;然而,必须在肌肉执行器的数量和可用的设计空间之间进行权衡。为了克服这一挑战,我们采用了密集排列的肌肉执行器。通过模块化肌肉执行器,我们能够有效地实现全身多块肌肉的运动。人形机器人的肌肉插入点是根据人类的肌肉插入点决定的。然而,由导线表达的肌肉只能模拟点插入,而不能模拟区域附着。采用平面肌肉来模拟局部附着或多点,以更正确地模拟人。

Kenshiro的发展

基于我们获得的人体解剖学知识,Kenshiro整合了人体模拟肌肉骨骼结构(1,29–31)。图4显示了Kenshiro的车身规格。对于Kenshiro的开发,目标身体参数是13岁左右的日本男性的平均身体参数,即158厘米和50公斤。人体具有人类的多自由度结构是很重要的,因为这提供了灵活性和对环境的适应性。Kenshiro配备了几个受人类启发的独特关节,如多脊椎关节(32个)、螺旋回家机构(33个)和开放球体关节(34个)。脊柱关节为上半身提供了大范围的运动。膝盖中的螺丝归位机制不仅提供俯仰自由度,还提供偏航自由度,从而在大腿骨处于坐姿约束下时实现脚趾的运动。肩关节中的开放球形关节通过肌肉和骨骼的粘附使关节能够具有大范围的运动。这些结构允许机器人实现类似人类的行为,并有助于增加灵活性。Kenshiro的骨架结构主要由机加工铝合金(A5052)制成。对于需要三维(3D)复杂形状的几个零件,我们通过3D打印制造了这些零件。例如,盖子和叶片骨分别由丙烯腈丁二烯苯乙烯(ABS)塑料和不锈钢【420SS、青铜(40%)】制成。肋条由铝(AC4C)材料通过失蜡铸造工艺制成。
肌肉执行器由电机、机械部件、导线和传感器组成,它们以机械方式组装并模块化,便于使用。我们在健四郎的整个身体上排列这些肌肉,以实现与人类相似的肌肉排列。马达是无刷直流(BLDC),几乎所有肌肉的输出功率为100 W,身体狭窄部位的输出功率为40 W。肌肉长度、张力和温度可以从传感器获得。肌肉执行器中的导线由电机缠绕,以复制肌肉收缩。这是一种名叫Dyneema的化学金属丝,具有很强的抗摩擦性。复制人类肌肉平面的平面肌肉用于脊柱和颈部关节。在肌肉控制方面,通过实现受人类肌肉特性启发的人工运动控制,可以使肌肉执行器的行为类似于人类肌肉行为。我们还实施了肌肉-肌腱复合控制,以提供肌肉灵活性(35)和肌肉协作,以分担多余肌肉的负荷(36)。
通过使用分布式力传感器和人体上的仿人关节结构来实现平衡控制。我们为依赖肌肉张力和脊柱的肌肉骨骼人形机器人实施了平衡策略(37)。为了控制肌肉骨骼人形机器人,表达肌肉长度和关节角度之间关系的肌肉雅可比矩阵是必要的。提出了一种基于机器学习的方法来获得肌肉雅可比矩阵,并实现了肌肉长度和关节角度之间的双向转换(38)。为了克服较大的机器人模型误差,使用真实传感器数据而不是模拟数据进行学习是更可取的。

Kengoro的发展
在Kengoro的设计过程中,我们采用了多功能骨骼结构的理念来实现人形性能和类人比例,并设计了传感器-驱动器集成肌肉模块来改善肌肉控制。图5显示了Kengoro的车身规格。为了证明这些身体结构的有效性,我们使用Kengoro进行了几次初步运动。
Kengoro是Kenshiro的后续版本,也是一个模仿人类的人形机器人,其解剖学设计与人类保持一致(39)。Kengoro的设计目标之一是实现与环境接触的动作,这需要灵活的身体和对环境的适应性。因此,不仅脊椎中的多自由度很重要,末端执行器中的多自由度也很重要,因为人类自然会用手和脚接触环境。在此基础上,为Kengoro配备了仿人五指手脚。脚具有多自由度和多传感器,以促进对地面的自然适应(40)。脚趾驱动足够强大,可以在双手的支持下进行脚尖站立以保持平衡。脚趾由连接到小腿连杆上的90瓦电机的肌肉驱动。此外,手可以承受其身体的重量,因为其前臂肌肉可以产生较大的抓握力(41)。前臂由具有倾斜关节轴的桡尺关节组成,并扩展了各种可能的手部运动,例如在运动或灵巧任务中的运动(42)。从生理学角度来看,开发了一种带有人工排汗的骨骼结构来释放马达的热量(43)。Kengoro的骨架结构由超硬铝(A7075)和碳纤维增强塑料组合而成,强度更高、重量更轻。身体的几个部分,比如外壳,都是通过3D打印制成的,就像Kenshiro一样。生命电池被植入腿部的骨骼结构中,它们可以在没有任何电源电缆的情况下移动约20分钟。
通过使用两种类型的传感器-驱动器集成肌肉模块(42,44)实现了使用力的肌肉控制。这是一个一体化集成模块,由电机、电机驱动器和用于力控制的传感器组成。电机是BLDC,基础肌肉的输出功率为90、100或120W。对于身体的狭窄部位。例如前臂,采用了60w BLDC电机。该模块的使用为Kengoro提供了积极的灵活性。不仅实现了肌肉空间,还实现了用于灵活和自适应环境接触的关节空间扭矩控制器(45)。基于抑制肌肉拮抗中共同收缩的人类相互神经支配,我们实施了拮抗剂抑制控制,这有助于在广泛的运动范围内进行手臂运动(46)。


原文链接:

https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.aaq0899

参考资料:

1  Y. Nakanishi, S. Ohta, T. Shirai, Y. Asano, T. Kozuki, Y. Kakehashi, H. Mizoguchi, T. Kurotobi, Y. Motegi, K. Sasabuchi, J. Urata, K. Okada, I. Mizuuchi, M. Inaba, Design approach of biologically-inspired musculoskeletal humanoids. Int. J. Adv. Robot. Syst. 10, 1–13 (2013).

2  M. Inaba, I. Mizuuchi, R. Tajima, T. Yoshikai, D. Sato, K. Nagashima, H. Inoue, Building spined muscle-tendon humanoid. Robot. Res. 6, 113–127 (2003).

3  I. Mizuuchi, T. Yoshikai, Y. Sodeyama, Y. Nakanishi, A. Miyadera, T. Yamamoto, T. Niemela, M. Hayashi, J. Urata, Y. Namiki, T. Nishino, M. Inaba, Development of musculoskeletal humanoid Kotaro, in Proceedings of the 2006 IEEE International Conference on Robotics and Automation (IEEE, 2006), pp. 82–87.

4  I. Mizuuchi, Y. Nakanishi, Y. Sodeyama, Y. Namiki, T. Nishino, N. Muramatsu, J. Urata, K. Hongo, T. Yoshikai, M. Inaba, An advanced musculoskeletal humanoid Kojiro, in Proceedings of the 2007 7th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (IEEE, 2007), pp. 294–299.

5  Y. Nakanishi, T. Izawa, M. Osada, N. Ito, S. Ohta, J. Urata, M. Inaba, Development of musculoskeletal humanoid Kenzoh with mechanical compliance changeable tendons by nonlinear spring unit, in Proceedings of the 2011 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (IEEE, 2011), pp. 2384–2389.

6  O. Holland, R. Knight, The anthropomimetic principle, in Proceedings of the AISB06 Symposium on Biologically Inspired Robotics (2006), pp. 1–8.

7  D. Gamez, R. Newcombe, O. Holland, R. Knight.Two simulation tools for biologically inspired virtual robotics (2006), in Proceedings of the IEEE 5th Chapter Conference on Advances in Cybernetic Systems (IEEE, 2006), pp. 85–90.

8  H. Gravato Marques, M. Jantsh, S. Wittmeier, O. Holland, C. Alessandro, A. Diamond, M. Lungarella, Rob Knight, ECCE1: The first of a series of anthropomimetic musculoskeletal upper torsos, in Proceedings of the 2010 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (IEEE, 2010), pp. 391–396.

9  A. Diamond, R. Knight, D. Devereux, O. Holland, Anthropomimetic robots: Concept, construction and modelling. Int. J. Adv. Robot. Syst. 9, 1–14 (2012).

10  S. Wittmeier, C. Alessandro, N. Bascarevic, K. Dalamagkidis, D. Devereux, A. Diamond, M. J?ntsch, K. Jovanovic, R. Knight, H. G. Marques, P. Milosavljevic, B. Mitra, B. Svetozarevic, V. Potkonjak, R. Pfeifer, A. Knoll, O. Holland, Towards anthropomimetic robotics: Development, simulation, and control of a musculoskeletal torso. Artif. Life 19, 171–193 (2013).

11  M. Jantsch, C. Schmaler, S. Wittmeier, K. Dalamagkidis, A. Knoll, A scalable joint-space controller for musculoskeletal robots with spherical joints, in Proceedings of the 2011 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (IEEE, 2011), pp. 2211–2216.

12  M. Jantsch, S. Wittmeier, K. Dalamagkidis, A. Panos, F. Volkart, A. Knoll, Anthrob - A printed anthropomimetic robot in Proceedings of the 2013 13th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (IEEE, 2013), pp. 342–347.

13  M. Kouchi, M. Mochimaru, H. Iwasawa, S. Mitani, Anthropometric database for Japanese population 1997-98 Japanese Industrial Standards Center (AIST, MITI, 2000).

14  M. Kouchi, M. Mochimaru, 2006: AIST/HQL human size·shape database 2003 (AIST H18PRO-503, 2006).

15  Y. Nakamura, K. Yamane, G. Suwa, O. Kondou, M. Kouchi, K. Kawachi, M. Mochimaru, 2008: Skeletal shape data of adult male (AIST H20PRO-905, 2008).

16  MEXT. Statistical data of junior high school students H24, 2012.

17  D. A. Neumann, Kinesiology of the Musculoskeletal System: Foundations for Physical Rehabilitation, (Mosby, 2002).

18  K. Akachi, T. Isozumi, M. Hirata, S. Ohta, M. Ishizaki, “Development of the Humanoid Robot, HRP-2” (in Japanese) (Technical Report Kawada Gihou Vol. 23, 2004).

19  K. Kaneko, K. Harada, F. Kanehiro, G. Miyamori, K. Akachi, Humanoid Robot HRP-3, in Proceedings of the 2008 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IEEE, 2008), pp. 2471–2478.

20  K. Kaneko, K. Akachi, F. Kanehiro, G. Miyamori, M. Morisawa, A. Hayashi, N. Kanehira, Humanoid robot HRP-4-humanoid robotics platform with lightweight and slim body, in Proceedings of the 2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IEEE, 2011), pp. 4400–4407.

21  K. Kaneko, F. Kanehiro, M. Morisawa, K. Miura, S. Nakaoka, S. Kajita, Cybernetic human HRP-4C, in Proceedings of the 2009 9th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (IEEE, 2009), pp. 7–14.

22  Y. Ogura, H. Aikawa, K. Shimomura, A. Morishima, H.-o. Lim, A. Takanishi, Development of a new humanoid robot WABIAN-2, in Proceedings of the 2006 IEEE International Conference on Robotics and Automation (IEEE, 2006), pp. 76–81.

23  M. Hirose, K. Ogawa, Honda humanoid robots development. Philos. Trans. A Math. Phys. Eng. Sci. 365, 11–19 (2007).

24  M. Fallon, S. Kuindersma, S. Karumanchi, M. Antone, T. Schneider, H. Dai, C. Porez D’Arpino, R. Deits, M. DiCicco, D. Fourie, T. Koolen, P. Marion, M. Posa, A. Valenzuela, K.-T. Yu, J. Shah, K. Iagnemma, R. Tedrake, S. Teller, “An architecture for online affordance-based perception and whole-body planning.” (Technical Report MIT-CSAIL-TR-2014-003, MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab. CSAIL, 2014).

25  I.-W. Park, J.-Y. Kim, J. Lee, J.-H. Oh, Mechanical design of humanoid robot platform KHR-3(KAIST humanoid robot - 3: HUBO), in Proceedings of the 2005 5th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (IEEE, 2005), pp. 321–326.

26  A. D. Glanville, G. Kreezer, The maximum amplitude and velocity of joint movements in normal male human adults. Human Biol. 9, 197–211 (1937).

27  W. T. Dempster, “Space requirements of the seated operator.” (Technical Report WADC-TR-55-159, Wright-Patterson Air Force Base, 1955).

28  P.-A. Mouthuy, A. Carr, Growing tissue grafts on humanoid robots: A future strategy in regenerative medicine? Sci. Robot. 2, eaam5666 (2017).

29  Y. Nakanishi, Y. Asano, T. Kozuki, H. Mizoguchi, Y. Motegi, M. Osada, T. Shirai, J. Urata, K. Okada, M. Inaba, Design concept of detail musculoskeletal humanoid “Kenshiro” -toward a real human body musculoskeletal simulator, in Proceedings of the 2012 12th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (IEEE, 2012), pp. 1–6.

30  Y. Asano, H. Mizoguchi, T. Kozuki, Y. Motegi, M. Osada, J. Urata, Y. Nakanishi, K. Okada, M. Inaba. Lower thigh design of detailed musculoskeletal humanoid “Kenshiro”, in Proceedings of the 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IEEE, 2012), pp. 4367–4372.

31  T. Kozuki, H. Mizoguchi, Y. Asano, M. Osada, T. Shirai, U. Junichi, Y. Nakanishi, K. Okada, M. Inaba, Design methodology for thorax and shoulder of human mimetic musculoskeletal humanoid Kenshiro -a thorax with rib like surface, in Proceedings of the 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IEEE, 2012), pp. 3687–3692.

32  T. Kozuki, M. Yotaro, K. Kawasaki, Y. Asano, T. Shirai, S. Ookubo, Y. Kakiuchi, K. Okada, M. Inaba, Development of musculoskeletal spine structure that fulfills great force requirement in upper body kinematics, in Proceedings of the 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IEEE, 2015), pp. 2768–2773.

33  Y. Asano, H. Mizoguchi, T. Kozuki, Y. Motegi, J. Urata, Y. Nakanishi, K. Okada, M. Inaba, Achievement of twist squat by musculoskeletal humanoid with screw-home mechanism, in Proceedings of the 2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IEEE, 2013), pp. 4649–4654.

34  T. Kozuki, Y. Motegi, T. Shirai, Y. Asano, J. Urata, Y. Nakanishi, K. Okada, M. Inaba, Design of upper limb by adhesion of muscles and bones—Detail human mimetic musculoskeletal humanoid Kenshiro, in Proceedings of the 2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IEEE, 2013), pp. 935–940.

35  T. Kozuki, T. Shirai, Y. Asano, Y. Motegi, Y. Kakiuchi, K. Okada, M. Inaba, Muscle-tendon complex control by “tension controlled muscle” and “non-linear spring ligament” for real world musculoskeletal body simulator Kenshiro, in Proceedings of the 2014 IEEE International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (IEEE, 2014), pp. 875–880.

36  Y. Asano, T. Shirai, T. Kozuki, Y. Motegi, Y. Nakanishi, K. Okada, M. Inaba, Motion generation of redundant musculoskeletal humanoid based on robot-model error compensation by muscle load sharing and interactive control device, in Proceedings of the 2013 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (IEEE, 2013), pp. 336–341.

37  Y. Asano, S. Ookubo, T. Kozuki, T. Shirai, K. Kimura, S. Nozawa, Y. Kakiuchi, K. Okada, M. Inaba, Spine balancing strategy using muscle ZMP on musculoskeletal humanoid Kenshiro, in Proceedings of the 2015 International Symposium on Robotics Research (Springer, 2015), pp. 1–16.

38  S. Ookubo, Y. Asano, T. Kozuki, T. Shirai, K. Okada, M. Inaba, Learning nonlinear muscle-joint state mapping toward geometric model-free tendon driven musculoskeletal robots, in Proceedings of the 2015 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (IEEE, 2015), pp. 765–770.

39  Y. Asano, T. Kozuki, S. Ookubo, M. Kawamura, S. Nakashima, T. Katayama, I. Yanokura, T. Hirose, K. Kawaharazuka, S. Makino, Y. Kakiuchi, K. Okada, M. Inaba, Human mimetic musculoskeletal humanoid Kengoro toward real world physically interactive actions, in Proceedings of the 2016 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (IEEE, 2016), pp. 876–883.

40  Y. Asano, S. Nakashima, T. Kozuki, S. Ookubo, I. Yanokura, Y. Kakiuchi, K. Okada, M. Inaba, Human mimetic foot structure with multi-DOFs and multi-sensors for musculoskeletal humanoid Kengoro, in Proceedings of the 2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IEEE, 2016), pp. 2419–2424.

41  S. Makino, K. Kawaharazuka, M. Kawamura, Y. Asano, K. Okada, M. Inaba, High-power, flexible, robust hand: Development of musculoskeletal hand using machined springs and realization of self-weight supporting motion with humanoid, in Proceedings of the 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IEEE, 2017), pp. 1187–1192.

42  K. Kawaharazuka, S. Makino, M. Kawamura, Y. Asano, K. Okada, M. Inaba, Human mimetic forearm design with radioulnar joint using miniature bone-muscle modules and its applications, in Proceedings of the 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IEEE, 2017), pp. 4956–4962.

43  T. Kozuki, H. Toshinori, T. Shirai, S. Nakashima, Y. Asano, Y. Kakiuchi, K. Okada, M. Inaba, Skeletal structure with artificial perspiration for cooling by latent heat for musculoskeletal humanoid Kengoro, in Proceedings of the 2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IEEE, 2016), pp. 2135–2140.

44  Y. Asano, T. Kozuki, S. Ookubo, K. Kawasaki, T. Shirai, K. Kimura, K. Okada, M. Inaba, A sensor-driver integrated muscle module with high-tension measurability and flexibility for tendon-driven robots, in Proceedings of the 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IEEE, 2015), pp. 5960–5965.

45  M. Kawamura, S. Ookubo, Y. Asano, T. Kozuki, K. Okada, M. Inaba, A joint-space controller based on redundant muscle tension for multiple DOF joints in musculoskeletal humanoids, in Proceedings of the 2016 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (IEEE, 2016), pp. 814–819.

46  K. Kawaharazuka, S. Makino, M. Kawamura, Y. Asano, K. Okada, M. Inaba, Antagonist inhibition control in redundant tendon-driven structures based on human reciprocal innervation for wide range limb motion of musculoskeletal humanoids. IEEE Robot. Autom. Lett. 2, 2119–2126 (2017).

47  D. A. Winter, Biomechanics and Motor Control of Human Movement (John Wiley & Sons, Inc., ed. 4, 2009).

48  R. Drillis, R. Contini, “Body segment parameters” (Technical Report 1166–03, New York University, School of Engineering and Science, Research Division, New York under contract with Office of Vocational Rehabilitation, Department of Health, Education and Welfare, September 1966).

49  L. K. Osterkamp, Current perspective on assessment of human body proportions of relevance to amputees. J. Am. Diet. Assoc. 95, 215–218 (1995).

50  C. E. Clauser, J. T. McConville, J. W. Young, “Weight, volume, and center of mass of segments of the human body” (Technical Report AMRL-TR-69-70, US Air Force, Wright-Patterson Air Force Base, Ohio, August 1969).

51  R. Niiyama, S. Nishikawa, Y. Kuniyoshi, Athlete robot with applied human muscle activation patterns for bipedal running, in Proceedings of the 2010 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (IEEE, 2010), pp. 498–503.

52  K. Ogawa, K. Narioka, K. Hosoda, Development of whole-body humanoid “Pneumat-BS” with pneumatic musculoskeletal system, in Proceedings of the 2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IEEE, 2011), pp. 4838–4843.
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