2016 Fiscal Year Annual Research Report
ヒトの目的関数推定に基づく外骨格型ロボットのリアルタイム最適制御
| Project/Area Number |
15J10675
|
|---|
| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
|---|
Principal Investigator |
石原 弘二 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 特別研究員(DC1)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2015-04-24 – 2018-03-31
|
| Keywords | モデル予測制御 / 多自由度ロボット |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，ヒトの目的関数推定に基づく外骨格型ロボットの新たな制御フレームワークの実現である．そのために本年度は，昨年度提案したモデル予測制御法を用いた，3次元空間を移動する多自由度ロボットの運動生成を行った．また，外骨格型ロボットのためのモデル予測制御法の提案を行った．さらに，計測したヒトのデータから目的関数を推定し，多自由度ロボットを制御する枠組みの開発を行っている．以下では，それぞれについて述べる．
昨年度提案したモデル予測制御法を，3次元空間を移動するロボットに適用できるように拡張を行った．その結果，3次元空間を移動するシミュレーション上のヒューマノイドロボットが，走行や宙返りなどの運動を実時間で生成することが可能になった．この結果の一部が国際会議に採択され，発表を行った．現在，実機多自由度ロボットへの適用を行っているが，ジャイロセンサの遅れが問題となったため，新しいセンサを購入し，この問題に対応した．
外骨格型ロボットには，ヒトを支援するために大きなトルクを出力でき，かつ速い応答が可能なアクチュエータが求められているため，複数のアクチュエータを組みあわせて一つの関節を駆動させる，ハイブリッドアクチュエータシステムが注目されている．そこで，短い計算時間でハイブリッドアクチュエータへの最適なトルク配分を決定できる，計算効率のよりモデル予測制御法を開発した．シミュレーション実験を通して，提案法を用いれば，タスクに応じて最適なトルク配分を実時間で決定し制御可能であるということが示された．
ヒトとロボットはキネマティクスやダイナミクスが異なるため，ヒトから計測した運動軌道等のデータから直接，ロボットを制御するための目的関数を推定することは困難である．そこで，現在，ヒトの運動軌道をロボットにおいて実現可能な軌道に変換する方法を開発している．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
これまでの研究で，三次元空間を移動する多自由度ロボットの運動生成と，ハイブリッドアクチュエータシステムのためのモデル予測制御法を提案した．これによりモデル予測制御を用いた外骨格型ロボットの制御における問題点を解決したと考えられる．さらに，実機ロボットでの運動生成を続けており，ヒトの運動データから目的関数を推定する枠組みの開発を行っているため，おおむね順調に進展していると言える．
|
| Strategy for Future Research Activity |
実機ハイブリッドアクチュエータシステムに対して，提案したモデル予測制御法を適用し，有効性の検証を行う．さらに，多自由度ロボットに対して，提案する制御フレームワークの構成，検証を行う．
具体的には，外骨格型ロボットの一関節と同等の，ハイブリッドアクチュエータを持つ実機ロボットアームに対して，提案したモデル予測制御を適用する．提案法により，軌道追従タスクに対して，従来のモデル予測制御に比べ，計算時間を短縮しつつ，高い制御性能を達成することができることを示す．
さらに，制御フレームワークの有効性を検証するために，ヒトがジャンプとスクワットを行っている運動データを計測し，ロボットが実現可能な運動データに変換する．変換された学習データを用いて，逆最適制御により目的関数の推定を行う．その後モデル予測制御を用いて，シミュレーション上の多自由度ロボットが，ヒトの運動に応じて適応的に運動生成可能であることを示す．その後，実機多自由度ロボットの運動生成を行う．
|
