2022 Fiscal Year Annual Research Report
Novel safety control strategy at the time of collision under the worst condition for a robot with a single fault detection capability
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20H02114
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
山田 陽滋 名古屋大学, 工学研究科, 名誉教授 (90166744)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
秋山 靖博 信州大学, 学術研究院繊維学系, 准教授 (00610536)
磯貝 善蔵 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 病院, 副院長 (20285208)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | クランプシナリオ / 運動量観測器 / 傷害指標 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
3年目は、人間・ロボットの物理的な接触の中で最悪な状況であるクランプシナリオにおいて、人間の身体部分の安全性を確保するための制御戦略を提案し、検証した。提案した制御戦略は、制御ループ、運動量観測器、及び軌跡修正の3つの機能から構成されている。制御ループは、操作空間における運動軌跡の追跡を保証する。運動量観測器は「外部運動量」を推定し、制御ループの参照運動量信号と重ね合わせて追跡の定常誤差を抑制する。
制御戦略の安全機能は、軌跡修正機能によって、2年目のFS接触運動空間に対応付けて、外部運動量を制限する手法で実現された。推定された外部運動量にマニピュレータ先端の等価質量行列を乗じて速度変数を換算し、この速度変数を積分して位置軌跡を求めた。外部運動量の推定量から換算された位置軌跡を指令運動軌跡に重ね合わせて、指令運動軌跡を修正した。軌跡修正は、軌跡を変化することで外部運動量を制限することであり、運動量変数の特性に基づいて「動力～運動」の変換が行われるため、傷害基準以下に外部運動量を制限することができる。
これまで開発した7自由度マニピュレータCRANE-X7を用いて、ボルトを締める作業を模擬したクランプ実験を実施した。ナットランナーが人間手部に衝突することを模擬するため、CRANE-X7マニピュレータのエンドエフェクタを六角柱のインパクタとして設計し、2年目に製作した生体忠実度の高いダミーを用いて人間の手部を代用した。実験の結果では、追跡の定常誤差を2.5mm以内に抑制し、軌跡修正を通じて外部運動量を傷害指標以下に制限できることが検証された。さらに，外部運動量を制限すると接触力はゼロになることも確認された。提案した制御戦略は、人体部位をクランプする際に外部運動量が傷害指標を超えるリスクを回避し、クランプシナリオにおける人間の身体部分を解放することができる。
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| Research Progress Status |
令和4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4年度が最終年度であるため、記入しない。
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