2021 Fiscal Year Annual Research Report
Robust control of pneumatically-driven robot mimics the network of the nervous and vascular systems
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21H04544
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
川嶋 健嗣 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40300553)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川瀬 利弘 東京医科歯科大学, 生体材料工学研究所, 助教 (40633904)
宮嵜 哲郎 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 講師 (60734481)
曽我部 舞奈 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (80788951)
只野 耕太郎 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (90523663)
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| Project Period (FY) |
2021-04-05 – 2025-03-31
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| Keywords | 流体駆動ロボット / 物理システムの計算による状態推定 / ロバスト制御 / 空気圧ゴム人工筋 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度の第一目標である，流体駆動ロボットの状態予測において，血管系模倣ネットワークにおける物理システムによる計算からの状態予測に必要な設計論の構築を目指した．空気圧ゴム人工筋を用いた歩行支援装置において，接続する配管網を構築し，理論と実験の両面から研究を実施した．空気圧配管と容量からなる基礎的なシステムにおいて，配管の途中の複数の圧力を用い，線形回帰モデルによって推定した状態量を，配管の途中にフィードバックすることによって，リミットサイクルが発生することを数値計算と実験によって明らかにし，歩行などの周期的な運動の状態推定に有効であることを示唆する結果を得た．
その結果を踏まえて，空気圧ゴム人工筋を用いた歩行アシスト装置に実装し，圧力情報から股関節と膝関節の角度と加速度情報が推定できることを明らかにした．装着部にセンサを配置する必要がないことから，実応用において有効であると考える．さらに，推定精度を向上するための管路系設計の指針を得るために，複数の配管網を構築し，実験によって推定精度を求めた．空気圧配管網で分布が生じるように配管系と配管長を選定することの重要性を明らかにした．
また，第二の目標である，血圧を模擬した圧力および物理システムによる計算から求めた予測値を状態変数に取り入れた新たな制御アルゴリズムの考案では，第一の目標で推定した角度および角速度情報を用いたフィードバック制御の空気圧ゴム人工筋を用いた歩行支援システムへの実装を行った．歩行速度が2km/hから4km/hにおいて，複数の空気圧ゴム人工筋と配管の圧力からリアルタイムに股関節と膝関節の状態を推定し，その値をフィードバック制御することで，一定のアシスト率での制御が実現できることが分かった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度の第一の目標である，流体駆動ロボットの状態予測において，血管系模倣ネットワークにおける物理システムによる計算からの状態予測に必要な設計論の構築を目指し，空気圧ゴム人工筋を用いた歩行支援装置において，接続する配管網を構築し，理論と実験の両面から研究を実施した．
空気圧配管と容量からなる基礎的なシステムにおいて，配管の途中の複数の圧力を用い，線形回帰モデルによって状態推定を行い，空気圧リザバー計算の有効性を示すことができた．その結果を踏まえて，空気圧ゴム人工筋を用いた歩行アシスト装置に実装し，圧力情報から股関節と膝関節の角度と加速度情報が推定できることを明らかにした．その成果を英語学術論文にまとめた（業績１）．装着部にセンサを配置する必要がないことから，実応用において有効であると考える．
また，第二の目標である，血圧を模擬した圧力および物理システムによる計算から求めた予測値を状態変数に取り入れた新たな制御アルゴリズムの考案では，空気圧ゴム人工筋を用いた支援システムにおいて，腓腹部の装着した空気圧ゴム人工筋の圧力情報から歩容の状態を推定し，歩行のみならず走行支援を実施できることを実験によって明らかにした．その成果は英語学術論文として公表した（業績２）．歩行のみならず7km/hから10km/hの走行支援を実現できたことはインパクトのある成果であると考える．
さらに空気圧ゴム人工筋を用いたトレーニングシステムの提案と制御方法の検討を行い，2件の国際学会発表論文としてまとめた．国内学会でも3件の発表を行い，コロナ禍で実験の実施に制限がある中でも，きちんと成果を出すことができたと考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は，空気圧駆動ロボットの状態予測を目指し，血管系を模倣した配管ネットワークの物理システムによる計算から，空気圧ゴム人工筋を用いた歩行支援システムの状態推定が可能であることを明らかにした．特に空気圧ゴム人工筋を用いた歩行・走行支援システムにおいて，その有効性を実験的に確認した．
次年度の第一の目標としては，圧力情報から角度情報が推定できることを確認したが，その推定には数度程度の誤差が含まれており，その精度を向上する配管系の構成を探索する予定である．
次に歩行は周期的な運動であることに着目し，クラスタリングなどのアルゴリズムの導入によって，歩行状態の推定精度の向上ならびにリアルタイムでの推定を目指す．空気圧ゴム人工筋を用いた歩行・走行支援システムにおいて，非接触モーションセンサを用いて角度と角速度情報を計測し，推定した情報の精度検証を行う．
さらに，推定した角度や角速度情報をフィードバック制御することで，空気圧リザバー計算による状態推定を用いたアシスト制御の実現を目指す．ロバスト性に優れた制御方法を検討，同上のシステムに実装し，実験によってその有効性を定量的に評価する．ここでいうロバスト制御としては，特に歩容途中での速度変化や歩幅変化が生じた場合にも，アシスト制御が不安定とならず有効に作用することを目指す．定量的な評価としては，複数の被験者に対して脚部の複数部位での筋電計測を行う．また，非接触モーションセンサでの計測結果との比較を行う．
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