| Project/Area Number |
21K03952
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 20010:Mechanics and mechatronics-related
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| Research Institution | Shibaura Institute of Technology |
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Principal Investigator |
飯塚 浩二郎 芝浦工業大学, システム理工学部, 教授 (10453672)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | モバイルロボット / 不整地走行 / テラメカニクス / 地盤との相互作用 / センシング / モバイルシステム / 機械受容 |
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| Outline of Research at the Start |
軟弱地盤などの不整地環境を走行する際に, 外部から働く不均衡な力学的インタラクション(受動的な相互作用)をモバイルロボットの筐体の内部構造歪みの時系列変化(ゆらぎ)を用いて, その相関関係を定量的に表現化(数学モデルの構築)し, 蓄積・学習後,走行状態予測アルゴリズムを構築することを本研究の目的とする. さらには,この状態予測を用いた革新的な自律型移動ロボットの経路計画アルゴリズムの確立を目指す.
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| Outline of Annual Research Achievements |
軟弱地盤などの不整地環境を走行する際に, 外部から働く不均衡な力学的インタラクション(受動的な相互作用)を, 自律ローバの走行制御の観点から明確にする必要がある. そこで, モバイルロボットの筐体の内部構造歪みを定量的に表現化し, 走行状態予測アルゴリズムを構築することを本研究の目的としている. 不整地走行時モバイルロボットの内部構造歪みは左右・前後のシャシーで力学的非対称(不均等状態)となる. モバイルロボットの構造をなしているフレーム, 軸, 筐体も不整地環境走行時において微小な変化を起こしている. そこで, センシングユニットを用いて外部インラクションによる現象と, 相関性を獲得する.
2022年度は, (1)4輪ローバを用いて斜面横断・旋回走行試験および, (1)ローバシャシーの歪み現象を時系列的に解析し走行状態との関係性を検討した. (1)4輪ローバを用いた斜面横断・旋回走行試験では, 斜面下に向かって起きる重力の影響力と車輪回転によって起きる地盤との埋没現象を実験にて考察した. いままでは姿勢情報のみで駆動力推定が行われていたが, 実際には連続的に地盤崩壊が起きておりその際の力学的情報を獲得し定量的に表現した. また, (2)シャシーの歪み現象を時系列的に解析してみると, 滑り状態が大きくなると, 同時に埋没が顕著となるのだが, 前進しようとする力と抵抗(すべりと埋没による迎え角分の砂からの抵抗)する力が均衡して, 高周期な振動を起こすことをFFT解析にて明らかにした.
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
実験的側面では, ローバのシャシの曲げ特性の単純化および, ローバ設計・製作を行なっており, 論理的側面では「テラメカニクス(シミュレーション)にて検証している. そして, これらをつなぐソフトウェアや制御機能にいても同時検討している. 以上のことより, 現在, おおむね順調に進んでいると判断する.
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| Strategy for Future Research Activity |
2年目で行なったひずみデータ(FFT含む)と走行状態の関係を走行予測アルゴリズムのベースとし, 走行試験を実施する. 具体的には, 実際に軟弱斜面上(研究室内に製作・設置済み)を4輪ローバが移動し, シャシーの変化状態をセンシング(同時に力覚センサーでもセンシング)しながら, ひずみ情報から滑り(縦横)を検知(予測)し, 適切なトラクションコントロール(回転加速度を減少させることおよび, 左右車輪に回転速度差をつけてYaw方向へ旋回力を与える)を行い, 予測制御アルゴリズムの有無による走行評価を行う.
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