2021 Fiscal Year Annual Research Report
Extensive Systematization of Omnidirectional Driving System based on Super-Transformable Mechanism
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19H02101
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| Research Institution | Yamagata University |
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Principal Investigator |
多田隈 理一郎 山形大学, 大学院理工学研究科, 准教授 (50520813)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
多田隈 建二郎 東北大学, タフ・サイバーフィジカルAI研究センター, 准教授 (30508833)
戸森 央貴 山形大学, 大学院理工学研究科, 助教 (30783881)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 繊毛振動型移動機構 / 超複合起歪機構 / 全方向駆動システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、超複合起歪機構の繊毛形状の改良に基づく機構の小型・軽量化を進めると同時に、超複合起歪機構の先端に、無限回転可能な角状の突起を取り付けて、狭隘空間において、その角の曲がった方向に、確実に方向転換できるように開発を進めた。この、重心が偏り、かつ屈曲した形状を有する角の回転トルクを、超複合起歪機構の先端から体全体へと適切に伝播させることにより、超複合起歪機構全体を歳差運動させて、螺旋状に変形させつつ、配管内部などの狭隘空間を滑らかに移動することが可能となり、繊毛の振動による推力に加えて、ネジを回すような効果に基づく大きな推力も生成することが可能となった。
この改良により、単節のみで、障害物の多い狭隘空間を走破することが可能となり、超複合起歪機構の小型・軽量化を進めると共に、全方向駆動性を高めることが出来た。
さらに、去年度の回転式エンコーダに代わって、非接触型のレーザ測距センサにより、三次元地図情報をリアルタイムに所得出来るように改良し、配管内部の状況がより複雑な場合に対応できるようにすると共に、三次元地図情報の精度を高めることに成功した。
超複合起歪機構の姿勢角の検出に用いていた３軸加速度センサと３軸ジャイロセンサとを、より高精度の９軸慣性センサへと交換し、このことによっても超複合起歪機構の自己位置推定と三次元地図情報生成の機能を向上させた。
以上の改良により、超複合起歪機構の全方向駆動性が大きく向上し、自己位置推定機能も十分に高まったことから、配管の三次元地図情報をリアルタイムに所得しつつ探査を行い、故障箇所を特定するというような、社会への実装に目途を付けることに成功した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本年度は、超複合起歪機構としての繊毛振動型移動ロボットの先端に、屈曲した角状の突起を取り付けて無限回転させることにより、全方向駆動性を大きく向上させることにつながるなど、当初の想定以上のブレイクスルーを達成した。
また、非接触型のレーザ測距センサと９軸慣性センサの出力信号の組み合わせにより、超複合起歪機構の三次元地図情報生成機能が社会実装可能なレベルにまで向上したことも、当初の計画以上に研究が進展していると判断したことの根拠である。
超複合起歪機構としての繊毛振動型移動ロボットの社会実装の実例の１つとしては、内径75mm、内径40mm、内径13mmの配管内部の探査と三次元地図情報生成とを想定しており、それぞれの配管に適応可能な超複合起歪機構の基礎技術を既に確立出来たことも、当初の計画以上に研究が進展していると判断した理由である。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究の推進方策として、「ソフトウェアで構築した物理シミュレータによる解析」と「実機を用いた超複合起歪機構としての繊毛振動型移動ロボットの走行実験」とを並行して行い、効率良くロボットの機構と繊毛に用いる材料の最適化を進めるということが挙げられる。これに加えて、実際に建屋内で用いられている配管などを用いた実験の回数と種類を増やして、社会実装を加速すると共に、現場で得られた知見を、超複合起歪機構の改良にフィードバックする。
また、ループ状に組み上げた配管の中で、複数台の超複合起歪機構としての繊毛振動型移動ロボットを連続して動かして効率良く多くの走行データを収集できる実験システムを構築して、そのデータを機械学習に用いることにより、繊毛の撓みなどの非線形性やヒステリシスを有する超複合起歪機構を、機械学習の結果を活用した多数パラメータの制御により、適切に狭隘空間の中であらゆる方向に駆動出来るようにする。
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