2022 Fiscal Year Annual Research Report
力ベース2チャンネル型バイラテラル制御による人間動作の抽出・学習と上達
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21K14129
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| Research Institution | Gifu National College of Technology |
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Principal Investigator |
長津 裕己 岐阜工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (60804987)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 制御工学 / 力制御 / バイラテラル制御 / 知能機械システム / 知能ロボティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、力情報のみを伝送する２チャンネル型バイラテラル制御（力ベースバイラテラル制御：FBC）を介して、動作を実行し力情報を抽出する。さらに、動作再現のための補償制御器を導出・適用することにより、汎化するだけでなく自律的に“上達”することで高精度な動作を実現することを目指す。
今年度は、FBCを冗長自由度を有するシステムの位置/力ハイブリッド制御への拡張を行った。冗長自由度を活用することができるようになれば、障害物回避やサブタスクの実行などに加えて人間が行う巧な動作の抽出と再現も可能となる。本研究では、位置・力ハイブリッド制御における外乱推定器を、２チャンネル構造を維持したままFBCに適用するとともに、アドミッタンス制御型力制御にける等価的な弾性力フィードバックによりFBCの操作性を損なうことなく安定度を向上する手法を導出することに成功した。さらに、力制御のみにより力覚伝送を行うというFBCの構造に着目し、力覚センサと状態観測器による２種類の力覚情報を用いた二重ループアドミッタンス制御型力制御によるダイレクトティーチングにより、FBCに基づいた動作再現システムと同程度の動作の再現精度を有するシステムの実現にも成功した。これにより１台のロボットシステムのみでFBCによる動作抽出・再生システムと同等なシステムの実現が可能となる。
このように、適用範囲が拡張されたFBCに対して、前年度に導出に成功したFBCに基づいた動作再生システムのための補償器を導入することで、FBCによって得られる記録動作データ・再生動作データ間の高い透明性を失うことなく動作再生システムの制御剛性を零(柔軟な接触力の再現システム)から無限大(ロバストな軌道情報の再現システム)まで任意に調整することが可能となる。これにより、未知の対象への適応性の向上が期待できるとともに、“上達”につながると考えられる。
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