2009 Fiscal Year Annual Research Report
非線形バネ機構ロボットのための実環境適応型モーション制御システムの開発
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21560460
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
駒田 諭 Mie University, 大学院・工学研究科, 准教授 (10215387)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
平井 淳之 三重大学, 大学院・工学研究科, 教授 (30345996)
白井 達也 鈴鹿工業高等專門学校, 機械工学科, 准教授 (20342503)
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| Keywords | 非線形バネ機構 / ロボット / 関節剛性 / 環境適応 / モーションコントロール / 腱駆動 / ヒステリシス特性 / 外乱オブザーバ |
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| Research Abstract |
1.マニピュレータの製作 本年度に完成した三リンク柔軟関節ロボットは非線形バネ要素を意図的に各リンク周辺に配置した.この構造は非線形バネSATを多リンクロボットアームに適用する効果を視覚的に表す上では有効だが構造は大掛かりになる.今年度は非線形バネ要素をロボット本体側に集約する構造の三リンク柔軟関節ロボットを新規に設計開始し,完了した.必要となる中間プーリ数が半減する効果がある.
2.SATのモデリング SATはヒステリシス特性を持つため、そのモデリングが難しい。そこで、ヒステリシスを表現する関数を含んだ数式を用意し、SATの実験結果からその係数を決定した。本結果から、SATの特性を表現するのに一番重要なのは指数関数であることが判明した。今後は本モデルを制御系設計や解析に利用する。
3.マニピュレータの制御 実験では1関節2本腱のロボットを用いていたが、2関節6本腱のマニピュレータを新たに製作し、これまで開発してきた制御法を適用しているところである。シミュレーションにおいては2関節6本腱のマニピュレータで位置と力のハイブリッド制御を実現した。
4.学習による環境適応能力の獲得 本マニピュレータに対して強化学習を適用し、タスクに適した関節剛性を獲得できるシステムを開発し、衝撃的外力に対する性能の向上をシミュレーションにより確認した。今後は、より有効性の高いタスクへ適用と実験による検証を行っていく。
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