| Project/Area Number |
22K14282
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
今林 亘 日本大学, 工学部, 助教 (60909711)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | データ駆動型制御 / FRIT / 4脚歩行ロボット / オンライン調整型２自由度制御 / 2自由度制御 / 適応学習制御 / 制御工学 / ロボット工学 |
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| Outline of Research at the Start |
近年，極限環境における脚型移動ロボットの導入が期待される．上述のロボットが活躍するには，制御性能を向上させる必要があるため，より良い制御器設計が不可欠である．今まで，モデルを必要としない制御器設計技術が用いられてきたが，パラメータ調整に多大な時間がかかるため，故障リスクが増大するという問題点がある．
本研究では，データ駆動型制御とオンラインで制御器の更新を行うオンライン調整型２自由度制御系を統合する手法を提案する．そして，数値シミュレーションと実機実験によって，その有効性を検証する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
◯オンライン調整型２自由度制御系を用いたモデル予測制御系：具体的内容は，オンライン調整型２自由度制御系を用いたモデル予測制御系の構築を行った．本研究内容は，モデル予測制御系に用いるモデルにオンライン調整型２自由度制御系で用いる制御対象の適応モデルを利用する手法である．また，評価関数が小さくなるような制御パラメータを逐次的に求めることによって，制御性能を高めた方法である． 本研究実績は，研究の目的におけるオンライン調整型２自由度制御器におけるFB制御構造に用いるデータ駆動型制御系に該当する．また，研究実施計画においては，オンライン調整に適したデータ駆動型制御器の設計の箇所に該当する．
本研究成果の意義は，本研究成果で用いたモデル予測制御系の中に，オンライン調整型２自由度制御系を用いている事例は少ない．また，先行研究では，PID制御といったフィードバック制御を単独で使うことが多い．一方で，２自由度構造を用いることにより，安定化と応答改善の両方をうまく改善することができる．本研究成果の重要性は，本研究の成果により，４脚歩行ロボットの歩行制御に適用する手法の幅が広がることにつながる．
◯誘導経路設計について：具体的内容：マルチエージェントシステムにおける誘導制御のアルゴリズムを行った．具体的には，巡回セールスマン問題を用いて誘導経路を設計して，その経路通りロボットを動作させる．本研究実績は，実機における運動制御系の構築が完了した後，実際にロボットを自由自在に動かす際，必要な技術である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
提案するオンライン調整型2自由度制御系の構成過程において，データ駆動型制御器の築は不可欠である．2022年度では，本研究計画の遂行に必要な脚型のロボット（科学研究費とは別予算で購入）に対して，実際に学習用データを取得し，その学習用データを用いて制御ゲインを求めた．そして，その制御ゲインをそのロボットに実装したところ，制御性能が向上することが確認できた．2023年度では，実機実験による提案手法の検証パート（2023年度後半，2024度）で行う予定であったが，４脚歩行ロボットの歩容生成を行うのに多大な時間がかかったことで，実機検証の進捗が滞っている．一方で，歩容生成は完了しているので，今後の研究のスピードが上がることが期待できる．
しかしながら，本来2022年度と2023年度に行う予定であった研究計画におけるデータ駆動型制御器の2自由度制御化への課題は解決できていない．
よって，総合して進捗状況は「遅れている」と判断した．
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| Strategy for Future Research Activity |
まず，実機によるデータ駆動型制御系設計が可能であることを確認している．また，実機の歩容生成も完了しているため，制御系の性能向上が確認できる環境が整っている．実機での適用を確認した後，2自由度制御系を実装可能であるか検証する．実機による適用が先行しているため，それに理論内容を合わせる形で進捗に遅延がおこることを防ぎたい．
また，オンライン調整型2自由度制御とデータ駆動型制御を統合する際，実機による歩容生成が完了しているためスムーズに実機検証のプロセスに入ることができる．
理論構築について，理論の構築にかかる時間の短縮のため，協力学生を募り作業を分業化させることにより研究の進捗が良くなるよう心がける．
実機実装については，脚型ロボットの歩行動作を生成は完了しているが，そのパターンは少ないため，今後のパターンを増やして本提案法の性能向上や性能限界についても調査していきたい．
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