2020 Fiscal Year Annual Research Report
弾性連続体の動的ふるまいの解明とバイオメカニクス融合
| Project Area | Science of Soft Robot: interdisciplinary integration of mechatronics, material science, and bio-computing |
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| Project/Area Number |
18H05466
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
新山 龍馬 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 講師 (00734592)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
望山 洋 筑波大学, システム情報系, 教授 (40303333)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2023-03-31
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| Keywords | ソフトロボティクス / 生物規範型ロボット / 動物解剖学 / 筋骨格系 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、動物の脊柱に見られるしなやかな弾性連続体の役割に注目し、ロボティクスの観点から人工的な脊柱の設計と制御の枠組みを構築することを目指す。生物の身体とその運動原理に迫る学際的なアプローチをとる。ロボットの身体に超多自由度の構造を新たに導入することは、俊敏さと巧みさを備えたしなやかなロボットの実現につながる。
2020年度は、ダチョウの首の解剖学的構造に基づいた冗長多関節ロボットマニピュレータを用いた実験を行った。関節数に比較してごく少数のワイヤによって先端を持ち上げるなどの動作が行えることを示した。また、様々な動作を行っている時のワイヤ張力を計測した。ワイヤの駆動方法は、人間が操作するレバーによる探索的な駆動と、モータとリール装置による制御のそれぞれを行った。また、ダチョウ首の構造についても、追加で解剖を行い、より詳細な筋肉の付着位置等を記述した。背側・腹側の主要な筋肉に注目し、腹側の筋肉については、背側に比べて筋繊維の走行が複雑であるため、これを重点的に観察した。制御の観点からは、発見的に得たワイヤ張力の時系列をモータ駆動によって再現することのほか、強化学習を用いた運動学習を行った。一般に強化学習では多数の試行回数が求められるが、シミュレーションで手法の検討を行い、サンプリング効率を改善する工夫を行うことで、実物の連続ロボットアームにおいてもゼロからリーチング動作の学習が可能であることを示した。この他、キリンの首の解剖学的構造に基づいたより大型の機構の改良も行い、報告した。また、筋肉の拮抗駆動による素早い動作の実現に関する基礎実験を行い、報告した。
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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
当初の目標に含まれるバイオメカニクス融合が、解剖学的観察とそのロボット機構への実装の相互の取り組みによって進展した。ロボットによる実験から、解剖で重点的に調べたい部位を絞ることができた。また、生体の観察や、ロボットの試作では困難または時間がかかる仮説検証について、3Dモデルを取り込んだロボットシミュレータを利用できる基盤を整えた。連続弾性体のロボットへの実装が実現しつつある。
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| Strategy for Future Research Activity |
連続弾性体を組み込んだロボットマニピュレータによる様々な動作の実現に向けて、シミュレーションでの仮説検証の後、駆動系の改善を行う。大学の入構制限等によって実験が困難な時期においては、シミュレーション実験やデータ解析等を進める。冗長多関節マニピュレータの実証実験にあたっては、車輪型や脚型のプラットフォームを土台として、移動を伴うタスクの実現を目指す。
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Research Products
(7 results)
