2017 Fiscal Year Annual Research Report
感覚運動統合における感覚情報の遅れやノイズにロバストな運動戦略
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16H02882
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
田原 健二 九州大学, 工学研究院, 准教授 (80392033)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
木野 仁 福岡工業大学, 工学部, 教授 (50293816)
越智 裕章 山陽小野田市立山口東京理科大学, 工学部, 助教 (50780128)
河村 晃宏 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (60706555)
松谷 祐希 熊本高等専門学校, 機械知能システム工学科, 助教 (80757120)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | フィードフォワード / フィードバック / 人工筋肉 / 仮想フレーム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ナイロン糸を用いた高分子人工筋肉アクチュエータを新たに用いた筋骨格構造を持つマニピュレータを試作した．ナイロン糸高分子人工筋肉アクチュエータは，加熱することにより収縮や回転運動を取り出すことができる．しかし，温度を直接入力とすることは難しいため，ニクロム線などの導体を周囲に巻き付け，電流を流すことにより発生するジュール熱による駆動方法をとる．しかし，熱が入力であるため，入力から出力（変位）までの時間遅れが大きい．そこで，これまで本研究で行ってきた時間遅れにロバストな制御手法を利用する事で，フィードバックとフィードフォワード入力を組み合わせた制御システムを構築した．
まず，人工筋肉について，モデルベースフィードフォワード制御を構築するために利用可能な動的モデルを新たに構築した．その後，モデルを利用したフィードフォワード入力と，フィードバック入力を組み合わせることにより，温度センサを必要としない人工筋肉アクチュエータの高精度な位置制御を実現した．さらに，繰り返し学習制御を利用する事で，モデルを必要としないフィードフォワード入力の生成に成功した．
一方，多指ハンドによるマニピュレーションにおいては，物体の仮想フレームを実時間更新する手法を既に提案しているが，これの安定領域を数理的に明確にした．
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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
学術研究員の雇用により，研究に専念できる人材を確保したことにより，安定した進捗を実現したため．
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| Strategy for Future Research Activity |
人工筋肉の多指ハンドへの応用と，多指ハンドの構造と時間遅れの関係についてモデル化を行い，制御だけでなく，センサー情報の時間遅れに対してよりロバストな多指ハンドの機械的構造についても解析を行っていく．
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