| Project/Area Number |
23K03762
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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 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | Meijo University |
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Principal Investigator |
中西 淳 名城大学, 理工学部, 教授 (70324457)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | ロボット / 劣駆動系 / 最適制御 / モデル予測制御 / ロボティクス |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では動的に巧みな運動を行う劣駆動系ロボットの運動学習制御手法に関する研究を行う。劣駆動系は系の自由度よりも制御入力が少ない系であり、その制御は困難である。本研究では系の力学的特性を利用した環境適応を実現する効率的なロボットの運動学習制御手法の確立およびその設計指針の体系化に寄与することを目的とする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、タスクの力学的理解に基づく劣駆動ロボットの運動制御手法の枠組みの構築を目的とする。具体的にはロボットや環境のダイナミクスを推定し、オンラインで環境適応を可能とする運動制御手法の検討を行う。本年度はまず、既知の弾性を有する枝環境下におけるブラキエーションを例にモデル予測制御を用いることで、オンラインでの運動生成が可能であることを数値シミュレーションにより示した。また、弾性枝の自由度を拡張したブラキエーションロボットモデルの導出および最適制御手法の適用を行った。より劣駆動性の高い多自由度な系であっても最適制御により所望の運動が実現可能であることが示された。さらに、異なる自由度および剛性を有する弾性枝における振り上げ運動および等間隔枝の移動におけるエネルギー効率の比較をCOTの代理指標を用いて行った。またロボット実機の試作・改良に向けた駆動・計測系の基礎的な検討を行った。
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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
本年度は、既知のパラメータを仮定した場合の動的環境下における劣駆動系に対するモデル予測制御の適用によるオンラインでの運動生成が可能であるという知見が得られた。このことから概ね順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、本年度得られた知見をもとに、環境の未知パラメータをオンラインで推定し所望の運動を実現する手法および内界センサを用いたロボットの姿勢計測およびその較正手法について検討する。また合わせてハードウェアの試作を検討する。
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