Musculoskeletal Modeling of the Human Lower Limb Stiffness for Robotic Applications

This research work presents a physiologically accurate and novel computationally fast neuromusculoskeletal model of the human lower limb stiffness. The proposed computational framework uses electromyographic signals, motion capture data and ground reaction forces to predict the force developed by 43 musculotendon actuators. The estimated forces are then used to compute the musculotendon stiffness and the corresponding joint stiffness. The estimations at each musculotendon unit is constrained to simultaneously satisfy the joint angles and the joint moments of force generated with respect to five degrees of freedom, including: Hip Adduction-Abduction, Hip Flexion-Extension, Hip Internal-External Rotation, Knee Flexion-Extension, and Ankle Plantar-Dorsi Flexion. Advanced methods are used to perform accurate muscle-driven dynamic simulations and to guarantee the dynamic consistency between kinematic and kinetic data. This study presents also the design, simulation and prototyping of a small musculoskeletal humanoid made for replicating the human musculoskeletal structure in an artificial apparatus capable to maintain a quiet standing position using only a completely passive elastic actuation structure. The proposed prototype has a total mass of about 2 kg and its height is 40 cm. It comprises of four segments for each leg and six degrees of freedom, including: Hip Adduction-Abduction, Hip Flexion-Extension, Knee Flexion-Extension, Ankle Plantar-Dorsi Flexion, Ankle Inversion-Eversion, and Toe Flexion-Extension. In order to reconstruct the continuous state space parameters proper of the assembly's control of quiet standing, a hybrid non-linear Extended Kalman Filter based technique is proposed to combine a base-excited inverted pendulum kinematic model of the robot with the discrete-time position measurements. This research work provides effective solutions and readily available software tools to improve the human interaction with robotic assistive devices, advancing the research in neuromusculoskeletal modeling to better understand the mechanisms of actuation provided by human muscles and the rules that govern the lower limb joint stiffness regulation. The obtained results suggest that the neuromusculoskeletal modeling technology can be exploited to address the challenges on the development of musculoskeletal humanoids, new generation human-robot interfaces, motion control algorithms, and intelligent assistive wearable devices capable to effectively ensure a proper dynamic coupling between human and robot.

Questa ricerca presenta un nuovo modello neuromuscoloscheletrico della rigidezza articolare dell'arto inferiore umano, fisiologicamente consistente e computazionalmente veloce. Il modello computazionale proposto usa segnali elettromiografici, dati di movimento e forze di reazione al suolo per predire la forza sviluppata da 43 attuatori muscolotendinei. Le forze stimate sono poi usate per calcolare la rigidezza muscoloteninea e la corrispondente rigidezza articolare. Le stime, per ogni unità muscolotendinea, sono vincolate a soddisfare simultaneamente gli angoli e i momenti generati ai giunti, rispetto a cinque gradi di libertà: Adduzione-Abduzione, Flesso-Estensione e Rotazione Interna-Esterna dell'Anca, Flesso-Estensione del Ginocchio e Flessione Dorsi-Plantare della Caviglia. Metodi avanzati sono stati utilizzati per l'esecuzione di simulazioni dinamiche e per garantire la consistenza tra i dati cinematici e cinetici. Nel presente lavoro, viene inoltre descritta la progettazione, simulazione e prototipazione di un piccolo umanoide, realizzato per replicare la struttura muscoloscheletrica umana in un apparato artificiale, in grado di mantenere una posizione eretta stabile utilizzando una struttura di attuazione elastica completamente passiva. Il prototipo proposto ha una massa totale di circa 2 kg e un'altezza di 40 cm. Ciascuna gamba è composta da quattro segmenti e si articola su sei gradi di libertà: Adduzione-Abduzione e Flesso-Estensione dell'Anca, Flesso-Estensione del Ginocchio, Flessione Dorsi-Plantare e Inversione-Eversione della Caviglia, Flesso-Estensione delle dita del Piede. Per ricostruire i parametri di stato nel mantenimento della posizione eretta, viene proposta una tecnica ibrida che coniuga l'utilizzo di un Filtro di Kalman Esteso non lineare, un modello del robot basato su pendolo inverso eccitato alla base e misure di posizione. L'obiettivo di questo lavoro è di fornire soluzioni efficaci e strumenti software atti a migliorare l'interazione umana con ausili robotici. Questa tesi si propone di contribuire al progresso della ricerca nella modellazione neuromuscoloscheletrica per comprendere meglio i meccanismi di attuazione fornita dai muscoli umani, nonché le regole che governano la modulazione della rigidezza articolare degli arti inferiori. I risultati ottenuti suggeriscono che la modellazione neuromuscoloscheletrica può essere sfruttata per affrontare le sfide dello sviluppo di umanoidi, interfacce uomo-robot di nuova generazione, algoritmi di controllo del movimento e dispositivi indossabili intelligenti capaci di garantire in modo efficace un corretto accoppiamento dinamico tra uomo e robot.