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人體肌肉控制原理、連接大腦和身體的感覺神經系統、大腦的學習以及人類行走運動……為了解決這些知識缺陷，我們提出了一種模擬人類的人形機器人，它對人類肌肉骨骼結構的解剖保真度前所未有。我們設計的基本概念是考慮人體機制，這與現有人形機器人設計中使用的傳統工程方法形成對比。
我們相信，該仿人機器人可為科研提供新機會，例如，定量分析運動中人體的內部數據。我們描述了仿真人形機器人Kenshiro和Kengoro的原理和發展，并比較了它們在身體比例、骨骼結構、肌肉排列和關節表現方面與人類的解剖保真度。為了證明仿真人形機器人的潛力，Kenshiro和Kengoro還完成了幾個典型的人類動作。
介紹
過去兩千年里，人類一直在努力了解構成人體的系統和機制，例如肌肉控制的原理、連接大腦和身體的感覺神經系統、大腦中的學習機制以及完成簡單的行走動作。近年來，新技術已經發展到可以建造模仿人體結構的人形機器人的地步，這些機器人使我們能夠通過制造人形機器人或在現實世界中進行實驗來研究人體中的系統。然而，傳統類人機器人的局限性在于它們是在傳統工程學、力學、電子學和信息學理論的基礎上設計的。它們也主要用于面向工程的應用，例如日常生活中的任務完成、個人援助或災難響應。相比之下，我們的意圖是設計一種基于人類系統的人形機器人——包括肌肉骨骼結構、感覺神經系統和大腦信息處理方法——支持以科學為導向的目標，例如更深入地了解人類的內部機制。
我們的研究團隊已經成功開發了肌肉骨骼機器人，似乎有可能將這些機器人用于我們所述的目的，因為它們模仿人類的肌肉骨骼結構，支持人類的靈活身體和行為，并支持使用肌腱驅動執行器的人類式肌肉驅動。然而，從解剖學的角度來看，這些肌肉骨骼機器人對我們的目的來說不夠精確，例如身體比例、肌肉排列和關節結構，盡管它們的驅動確實模仿了人類肌肉收縮。其他研究團隊也從擬人的角度成功開發了肌肉骨骼機器人，這些機器人身體結構和形狀受到人類啟發，為控制和建模這些類型的機器人提供了有效的方案，卻無法進行全身運動，因為它們沒有肌腱驅動的腿來支撐體重。
因此，我們提出了一種仿人機器人，它對人體結構具有高度的解剖學保真度，并且能夠進行全身運動。我們相信，這種仿人機器人可以為推進科學提供新的機會，例如在肌肉骨骼物理模擬領域，使用仿人機器人的傳感器捕獲和定量分析運動人體的內部數據。在這里，我們從以下幾個方面詳細介紹了一個解剖學上正確的模擬人形機器人的設計原則:，包括身體比例、骨骼結構、肌肉排列和關節性能。
我們還以Kenshiro和Kengoro人形機器人的發展為例進行了描述。人類模仿設計概念是每個人形機器人的共同概念。Kenshiro是基于這一概念開發的第一個人形機器人，隨后Kengoro進行了大量改進，以達到更高的人類逼真度。這些人形機器人的身體具有解剖學上正確的肌肉骨骼結構，因此我們可以評估肌肉骨骼結構相對于人類肌肉骨骼結構的保真度。圖1示出了所提出的仿人機器人的設計概述。
圖1 仿人機器人的基本設計概念。
與基于工程理論設計的傳統類人機器人相比，模擬人類的類人機器人是根據人體的機制設計的。在設計模擬人形機器人時，與普通人相同的身體比例和肌肉骨骼結構被用作設計規范。
結果
在本節中，我們描述了Kenshiro和Kengoro的解剖逼真度，并評估了他們的肌肉骨骼結構在四個感興趣的特定區域模仿人類肌肉骨骼結構的準確程度。
身體比例保真度
通過使用人類統計數據作為設計目標來設計Kenshiro和Kengoro的身體比例，以便人形機器人具有更像人類的身體比例，并且根據人體中的相應長度來設計Kenshiro和Kengoro的鏈接長度。為了評估他們模擬人類的身體比例，我們使用表1中所示的身體片段在Kenshiro、Kengoro和普通人之間進行了鏈接長度比較。請注意，幾項研究報告了人類鏈接長度和重量的比率。結果表明，Kenshiro和Kengoro與人類相比的平均鏈接長度分別為101和99.3%。
表1 Kenshiro和Kengoro與普通人的鏈接長度比較。
為便于比較，標明了每個的主體部分。假設Kenshiro和Kengoro的身高相同，對人體長度比例進行了計算，還對Kenshiro和Kengoro和普通人之間的質量分布特性進行了比較。表2給出了這一比較的結果，從中可以看出，Kenshiro和Kengoro的平均體重分別為普通人的115%和116%。因此，我們證實了從質量分布的角度來看，組裝的人形機器人表現出高保真度。
表2 Kenshiro、Kengoro和普通人的鏈接權重比較。
根據（27）和（50）的數據，在（49）中報告了該比較中使用的人類數據。每個人的體重都是假設Kenshiro和Kengoro的體重相同來計算的。
軀干包括上軀干和骨盆，上軀干包括脊柱、胸部和肩胛骨。Kenshiro沒有手。
還對Kenshiro、Kengoro和普通人之間的質量分布特性進行了比較。表2給出了這一比較的結果，從中可以看出，Kenshiro和Kengoro的平均體重分別為普通人的115%和116%。因此，我們證實了從質量分布的角度來看，組裝的人形機器人表現出高保真度。
根據（27）和（50）的數據，在（49）中報告了該比較中使用的人類數據。每個人的體重都是假設Kenshiro和Kengoro的體重相同來計算的。
在骨骼結構評估方面，我們比較了一個人和幾個類人機器人（包括Kenshiro和Kengoro）之間的自由度數量。在人類中，已經識別出548個關節自由度；當排除面部和手部時，根據其功能分類，基于骨骼連接的數量有419個自由度（17）。每個關節可以包括一個、兩個或三個自由度。圖2顯示了關節自由度的比較，不包括基于Kenshiro和Kengoro或其他真人大小的人形機器人數據的面部和手部自由度（3、4、18–25）。這些類人機器人可以大致分為兩組。第一組（即軸向驅動組）由普通人形機器人組成，每個關節處都有致動器來移動它們的結構鏈接，關節自由度的數量為27至35。這一組的例子包括HRP2或ASIMO類人機器人。第二組（即肌腱驅動組）由肌腱驅動的類人機器人組成，這些類人機器人具有受人類啟發的肌肉骨骼結構，具有相對大量的關節自由度（55至114）。使用多個脊柱關節是達到人類靈活性所需的最重要因素之一，并且當前人形機器人的自由度數量受到人形機器人是否具有脊柱靈活性的限制。健四郎有64個自由度，僅占人類419個自由度的15%。
與其他人形機器人相比，多個脊椎關節和膝關節的偏航旋轉自由度是全身自由度相對較多的原因。Kengoro有114個自由度，是人類擁有的自由度的27%，是真人大小的人形機器人中自由度數量最多的。如果包括手動自由度，Kengoro配備了174個自由度。其末端效應器中的多個自由度被認為是自由度數量增加的原因。末端執行器是人形機器人中一個具有挑戰性的話題，在這一領域，類人機器人和人類之間仍存在很大差距。
肌肉排列保真度
人類模擬肌肉布置意味著，肌肉致動器被放置和布置成使得它們基于人體解剖學復制肌肉起點和插入點。這種布置使得肌肉骨骼人形機器人中的肌肉致動器的命名能夠與人類中的肌肉致動器相匹配，這反過來增加了從人類模擬人形機器人的運動中獲得的肌肉數據的可信度。
表3顯示了人類與包括Kenshiro和Kengoro在內的幾種肌肉骨骼機器人之間同義肌肉數量的比較。對全身運動和關節運動至關重要的人類肌肉被計算在內。面部或器官的肌肉從數字中剔除。在表中，計數不是基于肌肉（執行器）編號，而是基于肌肉的名稱，因為在某些情況下，Kenshiro和Kengoro配備了代表單塊肌肉的多個肌肉執行器。例如，Kenshiro配備了兩個代表腓腸肌的肌肉執行器，以確保足夠的肌肉輸出。在脊椎中，Kenshiro和Kengoro的肌肉關系數量高于其他機器人。在手臂中，不包括手的內部肌肉，Kenshiro和Kengoro分別擁有人類肌肉的27.0%和51.4%。Kengoro的肌肉數量比Kenshiro多，因為前臂和手腕的肌肉有助于增加肌肉數量。
在腿部，除了腳的內部肌肉外，Kenshiro和Kengoro分別擁有人類50.0%和57.1%的肌肉。在整個身體比較中，不包括手和腳的內部肌肉，Kenshiro和Kengoro的肌肉保真度分別為人類的37.7%和49.1%。在這些結果的基礎上，我們證實了與其他類人機器人相比，模擬人類的類人機器人Kenshiro和Kengoro具有最大的肌肉保真度。然而，當包括手和腳的肌肉時，Kenshiro和Kengoro的逼真度分別下降到30.1%和39.1%。
這些結果是由于末端執行器的肌肉占人類整個肌肉比例的很大一部分。因此，末端執行器在人類日常生活中非常重要。這表明，開發仿人末端執行器以推動人形機器人向前發展至關重要。
表3 肌肉保真度評估。
根據與人類肌肉名稱相對應的肌肉名稱來計算肌肉數量。在比較中描述了由（12，51，52）開發的肌肉骨骼機器人中的肌肉數量。
獨臂機器人聯合演出逼真度
在Kenshiro、Kengoro和普通人之間進行了聯合射程比較。請注意，人類的關節范圍已在（17，26，27）中報告。使用幾何計算機輔助設計模型或真實機器人的實際運動檢查了Kenshiro和Kengoro的機械關節范圍，并比較了頸部、脊柱、肩部、肘部、臀部、膝蓋和踝關節范圍。結果如圖3所示。我們證實了Kenshiro和Kengoro的幾乎所有關節范圍都與人類相似，這表明這些人形機器人可以實現靈活的類似人類的姿勢。特別是，肩關節和髖關節中的球形關節能夠實現大范圍的關節運動。多關節脊柱是一種模擬人類的關節，可以像人類一樣靈活地擺出各種姿勢。在人形機器人中，由于人類模仿的肌肉排列，可以實現類似人類的大范圍運動。冗余的肌肉布置確保在關節極限附近有足夠的關節扭矩，在關節極限處，由于約束力不足，關節的穩定性往往會降低。
討論
在這里，我們描述了我們在仿人機器人方面的工作，其肌肉骨骼系統盡可能接近人類。我們基于這樣一種想法繼續進行研究:對改善類人機器人至關重要的特征隱藏在人類的結構和運動過程之后。因此，我們結合了促進人體肌肉骨骼系統保真度的元素。為了實現這些人形系統，我們根據我們的解剖學知識模仿了人類的肌肉骨骼結構。就模擬人形機器人的設計原則而言，我們的設計圍繞四個關鍵領域——身體比例、骨骼結構、肌肉排列和關節性能——而人形機器人健四郎和健五郎就是在此基礎上開發的。我們對它們的設計進行了評估，將它們與人類或現有的人形機器人進行了比較，并確認這兩種人形機器人對人類具有很高的解剖學保真度。
柔性或剛性
傳統的設計方法是基于剛性的改善，使人形機器人剛性和結構堅固。更好地控制人形機器人處于精確位置；然而，使用這些方法，人形機器人往往體積龐大。另一方面，身體中靈活的部分，如脊柱，有助于產生類似人類的靈活運動，但它在結構上往往較弱。我們認為在靈活性（弱點）和剛性（優點）之間存在一種平衡。我們認為，為了使類人機器人更像人類，融入源自生物的靈活性比剛性更重要。因此，我們將人類的靈活性融入了類人機器人的結構中。
未來應用
我們相信，模擬人的類人機器人有潛力用于以前沒有考慮過的幾種新應用。例如，人體肌肉骨骼模擬器可用于通過評估從現實世界中的模擬人形機器人接收的感官數據來獲取與人類的無形內部身體相關的信息。這種類型的模擬器還可以通過應用從人類系統中人工實現的控制程序來驗證關于人類控制的假設，因為人類模仿的類人機器人具有與人類非常接近的結構。這些工具可用于更深入地了解人體機制。
此外，其他實際應用也是可能的。一個有趣的應用是在汽車碰撞測試中使用的主動碰撞測試假人，因為目前的假人只能測量被動行為。一個模仿人類的人形機器人能夠通過肌肉驅動來復制人類的反射行為。一個研究小組提出了肌肉骨骼人形機器人可用于醫學的可能性，例如用于組織移植（28）。如果一個人形機器人可以復制人類的動作，那么由此產生的肌肉貢獻分析或運動過程中獲得的感官數據將使運動員或體育教練受益。此外，人形機器人肢體也有望用于其他領域，例如用于假肢或遠程操作的人類智能體。
材料和方法
四個設計原則
我們正專注于我們的模擬人形機器人的全身運動能力，以實現我們的目標（例如，現實世界中用于人類運動分析的物理肌肉骨骼模擬器）。為了滿足這一要求并模仿人類，人類與類人機器人之間的運動學和動力學相似性非常重要。我們綜合考慮了開發仿人機器人的以下因素，并決定將這四個原則作為我們的重點。
與人類相似的連桿長度和質量分布（換句話說，身體比例）提供了相似的運動學和動力學。從這些人形動作中獲得的感覺數據與人類的感覺數據高度相關。此外，強烈的相似性也使這些類人機器人能夠適應人類的環境，例如使用工具，穿人類的衣服或進入汽車。
骨骼結構的高度解剖學保真度對于模擬人體特征是有效的。人體關節不僅是單軸旋轉關節，而且是由骨骼之間的旋轉和滑動運動組合而成的滾動-滑動關節（例如膝關節）。具有多個椎骨的脊柱關節可以有效地做出各種類似人類的姿勢和靈活的上半身運動。在整個身體中類似人類的多個自由度對于在環境約束下的適應性環境接觸或運動是有效的。
基于肌腱驅動機器人的基本方程τ = tGT和τ = tJF（其中τ是關節扭矩，T是肌肉張力，F是末端執行器力，G是肌肉雅可比矩陣，J是雅可比矩陣），肌肉-關節-操作狀態映射對于控制肌肉骨骼機器人是必要的。肌肉排列對于決定這些映射特征很重要。解剖學上正確的肌肉排列可以在全身運動中以正確的趨勢提供肌肉貢獻。
關節性能與上述三個屬性相關聯，并根據全身運動決定人形性能。關節范圍和輸出功率分別由骨骼結構和關節力矩臂和肌肉輸出功率的組合決定。相似的關節范圍和關節輸出功率對于人形機器人進行有用的人體運動分析至關重要。
如何設計一個仿人機器人
為了開發具有人類身體比例的人形機器人，統計數據的使用非常重要。對HR P4（20）和HR P4-C（21）類人機器人的開發進行了類似的研究。在我們的案例中，設計的重點是實現與人類相似的骨骼長度和肢體形狀。考慮到這一優先事項，通過反復試驗來設計和放置組件、肌肉執行器、骨骼結構和電子組件。
人形機器人的骨骼結構是為了模仿人類的骨骼形狀、關節結構和關節自由度而設計的。在設計過程中，我們首先研究了人類骨骼結構，并提取了被認為對類人機器人有用的基本人類骨骼機制和功能。然后，我們通過提取和關注某些功能，將生物復雜的人類關節結構簡化為機械人形結構。此外，我們還考慮了使我們能夠實現重要功能的機械設計或元素。
要開發具有人類模仿肌肉排列的人類模仿人形機器人，該人形機器人應配備盡可能多的肌肉執行器；然而，必須在肌肉執行器的數量和可用的設計空間之間進行權衡。為了克服這一挑戰，我們采用了密集排列的肌肉執行器。通過模塊化肌肉執行器，我們能夠有效地實現全身多塊肌肉的運動。人形機器人的肌肉插入點是根據人類的肌肉插入點決定的。然而，由導線表達的肌肉只能模擬點插入，而不能模擬區域附著。采用平面肌肉來模擬局部附著或多點，以更正確地模擬人。
Kenshiro的發展
基于我們獲得的人體解剖學知識，Kenshiro整合了人體模擬肌肉骨骼結構（1，29–31）。圖4顯示了Kenshiro的車身規格。對于Kenshiro的開發，目標身體參數是13歲左右的日本男性的平均身體參數，即158厘米和50公斤。人體具有人類的多自由度結構是很重要的，因為這提供了靈活性和對環境的適應性。Kenshiro配備了幾個受人類啟發的獨特關節，如多脊椎關節（32個）、螺旋回家機構（33個）和開放球體關節（34個）。脊柱關節為上半身提供了大范圍的運動。膝蓋中的螺絲歸位機制不僅提供俯仰自由度，還提供偏航自由度，從而在大腿骨處于坐姿約束下時實現腳趾的運動。肩關節中的開放球形關節通過肌肉和骨骼的粘附使關節能夠具有大范圍的運動。這些結構允許機器人實現類似人類的行為，并有助于增加靈活性。Kenshiro的骨架結構主要由機加工鋁合金（A5052）制成。對于需要三維（3D）復雜形狀的幾個零件，我們通過3D打印制造了這些零件。例如，蓋子和葉片骨分別由丙烯腈丁二烯苯乙烯（ABS）塑料和不銹鋼【420SS、青銅（40%）】制成。肋條由鋁（AC4C）材料通過失蠟鑄造工藝制成。
肌肉執行器由電機、機械部件、導線和傳感器組成，它們以機械方式組裝并模塊化，便于使用。我們在健四郎的整個身體上排列這些肌肉，以實現與人類相似的肌肉排列。馬達是無刷直流（BLDC），幾乎所有肌肉的輸出功率為100 W，身體狹窄部位的輸出功率為40 W。肌肉長度、張力和溫度可以從傳感器獲得。肌肉執行器中的導線由電機纏繞，以復制肌肉收縮。這是一種名叫Dyneema的化學金屬絲，具有很強的抗摩擦性。復制人類肌肉平面的平面肌肉用于脊柱和頸部關節。在肌肉控制方面，通過實現受人類肌肉特性啟發的人工運動控制，可以使肌肉執行器的行為類似于人類肌肉行為。我們還實施了肌肉-肌腱復合控制，以提供肌肉靈活性（35）和肌肉協作，以分擔多余肌肉的負荷（36）。
通過使用分布式力傳感器和人體上的仿人關節結構來實現平衡控制。我們為依賴肌肉張力和脊柱的肌肉骨骼人形機器人實施了平衡策略（37）。為了控制肌肉骨骼人形機器人，表達肌肉長度和關節角度之間關系的肌肉雅可比矩陣是必要的。提出了一種基于機器學習的方法來獲得肌肉雅可比矩陣，并實現了肌肉長度和關節角度之間的雙向轉換（38）。為了克服較大的機器人模型誤差，使用真實傳感器數據而不是模擬數據進行學習是更可取的。
Kengoro的發展
在Kengoro的設計過程中，我們采用了多功能骨骼結構的理念來實現人形性能和類人比例，并設計了傳感器-驅動器集成肌肉模塊來改善肌肉控制。圖5顯示了Kengoro的車身規格。為了證明這些身體結構的有效性，我們使用Kengoro進行了幾次初步運動。
Kengoro是Kenshiro的后續版本，也是一個模仿人類的人形機器人，其解剖學設計與人類保持一致（39）。Kengoro的設計目標之一是實現與環境接觸的動作，這需要靈活的身體和對環境的適應性。因此，不僅脊椎中的多自由度很重要，末端執行器中的多自由度也很重要，因為人類自然會用手和腳接觸環境。在此基礎上，為Kengoro配備了仿人五指手腳。腳具有多自由度和多傳感器，以促進對地面的自然適應（40）。腳趾驅動足夠強大，可以在雙手的支持下進行腳尖站立以保持平衡。腳趾由連接到小腿連桿上的90瓦電機的肌肉驅動。此外，手可以承受其身體的重量，因為其前臂肌肉可以產生較大的抓握力（41）。前臂由具有傾斜關節軸的橈尺關節組成，并擴展了各種可能的手部運動，例如在運動或靈巧任務中的運動（42）。從生理學角度來看，開發了一種帶有人工排汗的骨骼結構來釋放馬達的熱量（43）。Kengoro的骨架結構由超硬鋁（A7075）和碳纖維增強塑料組合而成，強度更高、重量更輕。身體的幾個部分，比如外殼，都是通過3D打印制成的，就像Kenshiro一樣。生命電池被植入腿部的骨骼結構中，它們可以在沒有任何電源電纜的情況下移動約20分鐘。
通過使用兩種類型的傳感器-驅動器集成肌肉模塊（42，44）實現了使用力的肌肉控制。這是一個一體化集成模塊，由電機、電機驅動器和用于力控制的傳感器組成。電機是BLDC，基礎肌肉的輸出功率為90、100或120W。對于身體的狹窄部位。例如前臂，采用了60w BLDC電機。該模塊的使用為Kengoro提供了積極的靈活性。不僅實現了肌肉空間，還實現了用于靈活和自適應環境接觸的關節空間扭矩控制器（45）。基于抑制肌肉拮抗中共同收縮的人類相互神經支配，我們實施了拮抗劑抑制控制，這有助于在廣泛的運動范圍內進行手臂運動（46）。
原文鏈接：
https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.aaq0899
參考資料：
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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