2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development and control of a new haptic system that brings dexterity to hydraulically driven manipulators
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20H02135
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
野崎 貴裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (20734479)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 力制御 / アドミッタンス制御 / バックドライバビリティ / ロボット / マニピュレータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では基礎部において力情報を取得するという本手法の有用性を新たに開発する油圧駆動マニピュレータに実装したのち、把持操り作業を伴う実タスクを対象とした実証実験を実施し、その実用性を明らかにする。本研究期間ではこれまでに培ってきたロボットアームの制御技術と油圧駆動建設重機の制御技術とを基盤として、新たに提案する接触部位および接触力の測定手法を統合し、高減速駆動マニピュレータならびに油圧駆動マニピュレータの柔軟な力制御を実現する。本研究目的を確実に達成するため、本研究では四年間の研究期間を三つの小期間に分割するとともに各期間に小目的を設定し研究を遂行する。
本年度は研究計画第二期 (2022年4月～2023年3月)に該当し、「Ｂ. 解が一意に求まらない場合の対応」に取り組んだ。外部からの負荷力を表すベクトルとマニピュレータのリンクとが２点以上で交わる場合、力センサの応答から導出される接触部位の候補は複数箇所となり、一意に定まらない。本研究計画第二期では二通りの方法によってこれを解決した。一つ目の解決策は時系列データの利用である。マニピュレータの姿勢を変化させることにより、接触点の候補部位が時々刻々と変化し、時系列データとして得られることとなる。この時系列データを解析することで、最も可能性の高い接触部位を特定することが可能となった。二つ目の解決策は反力推定値の利用である。高減速機構を伴うアクチュエータの場合、バックドライバビリティが低く、モータの応答から正確に反力を推定することが困難となる。しかし、本手法と組み合わせることで、推定反力が真値と異なる場合であっても観測可能なある程度以上の応答が得られれば接触部位の特定が可能となった。2022年度前期に反力推定精度を検証するための力センサの設置を行い、2022年度前期後半から後期にかけて反力推定により得られる力情報との統合に取り組んだ。
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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
市販の6自由度マニピュレータを用いて提案手法の有用性を確認できており、当初の計画を上回る進捗状況である。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度第一四半期に力制御系の設計と実装を行い、2023年度第二および第三四半期に把持制御系の構築および、操り制御系の構築を完了させる。また、2023年度第四四半期に実タスクを対象とした実証実験を実施し、本手法の有用性を確認する。
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