2021 Fiscal Year Annual Research Report
災害現場上空からのヒューマノイドロボットの迅速な投入
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19H02119
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| Research Institution | 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群) |
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Principal Investigator |
辻田 哲平 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), システム工学群, 准教授 (40554473)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 大祐 東京都市大学, 理工学部, 准教授 (40344692)
安孫子 聡子 芝浦工業大学, 工学部, 教授 (40560660)
近野 敦 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (90250688)
山田 俊輔 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), システム工学群, 准教授 (90516220)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | ヒューマノイドロボット / 運動知能 / パラシュート / 衝撃緩和 / インパクトダイナミクス / 受身動作 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまで開発してきた動力学シミュレーションプログラムはMathworks社製数値解析ソフトウエアMatlabおよびそのToolboxであるSimscape Multibodyを用いていた．2リンク1関節ロボットの1.5秒の落下シミュレーションを実施するのに49分かかっており，動作最適化のために繰り返し落下解析を実施することが困難であった．そこで，浮遊リンクからなる宇宙ロボットの運動方程式をベースに，重力項を加味して自作の軽量で扱いやすい２次元平面に限定した動力学シミュレーションソフトウエアを開発した．積分方法にRunge-Kutta法を用い，積分刻み幅を1msとした場合，2秒の落下シミュレーションを1.2秒で実行できるようになり，動作最適化の基盤を整えることができた．この動力学シミュレーションソフトウエアと，逐次二次計画法，Pattern search, 遺伝的アルゴリズムといった最適化アルゴリズを組み合わせ，動作最適化を行った．地面に衝突する前の姿勢と衝突後の動作（動作時間と最終姿勢を関数で記述して生成）を決定変数とし，ロボットのボディにかかる加速度の最大値を低減可能な動作の生成を行うことができた．逐次二次計画法を用いた方法では初期値依存性が高く，遺伝的アルゴリズムは最適化にかかる時間が長かった．Pattern searchが生成時間および加速度の低減率のバランスに最も優れた手法であった．リンク長さ0.3m，質量4kgのロボットがボディ重心高さ0.4m，水平方向速度0.2m/sで落下を開始した場合，膝角度0度で受身動作をしなかった場合に比較して，提案手法で生成した受身動作ではボディにかかる加速度が1/3程度になった．
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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