2018 Fiscal Year Research-status Report
確率的状態遷移を含むハイブリッド制御による人型ロボットの統一的制御理論の構築
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18K19802
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
山本 江 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (20641880)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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| Keywords | 人型ロボット / ハイブリッドシステム / 確率的制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
二足歩行のハイブリッド制御による制御理論の構築と実際のヒューマノイドロボットを用いた実証実験による検証を目指し、本年度は以下の項目について研究を行った。
１．従来の二足歩行制御で多く用いられる倒立振子モデルにおいて、足の踏みかえに伴う離散的な状態遷移を含む制御の基礎となる定式化を行った。特に、足の着地位置の制御を考慮した際に、安定化可能な領域である最大出力許容集合と呼ばれる集合を計算する基盤技術に関する開発を進めた。
２．倒立振子モデルにおける制御則をヒューマノイドの全身運動へ変換するアルゴリズムを開発した。シミュレーションや実機実験を通して、従来手法よりも提案手法の方が倒立振子モデルにおいて想定される制御の挙動をよく再現することが示された。
３．最終年度における理論検証のための準備として、動力学シミュレータの計算環境を整備した。また、油圧駆動型のヒューマノイドにおいても２で開発したアルゴリズムをはじめとして全身協調制御法を実装し、動作検証を行った。
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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
最終年度に予定していた検証実験に用いる動力学シミュレータや等身大ヒューマノイドの環境整備を前倒しして行い、これらの環境が整備できたため、来年度以降は理論構築と平行して実験検証を行うことができる。また来年度予定していた低次元倒立振子モデルから全身運動への変換アルゴリズムについても、既に実装が完了している。確率的な状態遷移を考慮した制御方法については、計算上の課題が見つかったため、引き続き取り取り組む予定であるが、計画全体としてみた場合、おおむね順調に進展しているといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
確率的な状態遷移を考慮した制御方法について、見つかった計算上の課題をクリアしつつ引き続き研究を進める。
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| Causes of Carryover |
確率遷移モデルを用いた制御法について、当初は計算の高速化のために高性能ワークステーション等を含めた計算資源を使用することを想定していた。一方、研究を進める上で制御法について計算上の課題が見つかった。この課題を十分に検討し、解決法を絞り込んだうえで、ワークステーションを導入することが合理的であると考え、必要な経費については次年度に使用することとした。
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