1992 Fiscal Year Annual Research Report
| Project/Area Number |
04302035
|
|---|
| Research Institution | Kyushu University |
|---|
Principal Investigator |
小川原 陽一 九州大学, 工学部, 教授 (20214033)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
浦 環 東京大学, 生研, 助教授 (60111564)
大和 裕幸 東京大学, 工学部, 助教授 (50220421)
小山 健夫 東京大学, 工学部, 教授 (10010696)
小寺山 亘 九度大学, 総理工, 教授 (80038562)
|
|---|
| Keywords | 海用ロボット / マニピュレータ / 軽量化 / 位置と力のハイブリッド制御 / 学習制御 / 操作エネルギー低減 |
|---|
| Research Abstract |
1.研究対象とする海洋ロボット用マニピュレータに必要な機能・制御性などを設定するために、先に国家プロジェクトとして行なわれた「極限作業ロボットの研究開発」の中の「海底石油生産支援ロボット」の研究成果などを調査した結果を参考として、海洋ロボットのマニピュレーション作業に必要なマニュピュレータの運転操作機能をまとめ、そのための要求制御性能を明らかにした。
2.マニピュレータの操作において、位置の制御に加えて、ロボットの軽量化のため一手段としてマニピュレーション時に必要以上の力をロボットに加えないように力の制御も行なう制御方式について予備検討を行なった。その結果、力の制御方式として、これまでに位置の制御に試みられたことのある人間の中枢神経系の工学的モデルを利用する制御方式が優れていることを明らかにすることができた。そして、それを位置の制御と組み合わせた「位置と力のハイブリッド制御方式」を考案し良好な制御性が得られる見通しを得ることができた。一方、このように、人間の脳機能の学習能力を工学的にモデル化したものは、これまで学習速度が非常に遅いことが問題となっている。本研究ではこの点についても研究し、学習回数をかなり大幅に減らせる改良型学習方程式を案画した。
3.マニピュレータの動力源の軽量化のために、マニピュレータの操作エネルギー低減制御方法の予備検討を行ない、これまでに発表されている研究を調査するとともに、海洋ロボットに要求される操作方法を考慮した操作エネルギー最少化問題を2点境界値問題として解いた結果、ニューラルネットワークを併用した軌道パターンの生成方法によって実用的な制御方法が得られるものと期待されるのでこの点について今後本格的に研究することとした。
|
