2020 Fiscal Year Annual Research Report
Unified Control Theory of Humanoid Robot by Hybrid Control including Probabilistic State Transition
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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 | ヒューマノイドロボット / ハイブリッドシステム / 力制御 / 確率モデル |
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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、研究を行った。研究期間で得られた成果は以下のようにまとめられる。
1. 二足歩行における着地状態の離散的な変化を考慮した安定化可能領域の計算手法を開発した。また、ヒューマノイドの重心の状態をモニタリングし、安定化可能領域に基づいて転倒可能性を判定することで転倒を未然に防ぐ制御方法を開発した。
2. 離散的に生じる着地のタイミングにおいて、足と路面の間に生じる衝撃力の不確かさを考慮しながらロバストに重心を制御する方法を研究した。
3. 単純化モデルにおける制御則をヒューマノイドの全身制御に変換する際に、離散的な支持状態変化に伴う全身のリンク系の構造変化を考慮するのと同時に、ヒューマノイドの複雑な動力学の影響を考慮できる変換アルゴリズムを開発した。
これらの制御アルゴリズムについて、力制御性に優れた油圧駆動型ヒューマノイドロボットにより実験検証を行った。平地での二足歩行をはじめ、人と接触しながらの安定した歩行、路面が動的に傾斜する状況でのバランス制御を実現した。その他、従来は重心の高さについて一定として仮定していた単純化モデルの制御について、重心高さを能動的に変化させることで安定化領域を適応的に変化させる制御アルゴリズムに拡張し、安定性を向上させる理論研究も行った。本研究課題の主目的の１つであった接触状態の離散的変化における確率的な遷移状態を考慮する方法については課題が残っているものの、離散的状態を考慮することで実際のヒューマノイドロボットをロバストに制御する理論の基盤を築いたことが本研究課題の成果である。
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