2021 Fiscal Year Annual Research Report
可変環境への適応と改変を利用したヘビ型ロボットの超冗長制御
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21H01285
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
田中 基康 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (50633442)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中島 瑞 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 特任研究員 (10881542)
鈴木 陽介 金沢大学, フロンティア工学系, 助教 (20582331)
有泉 亮 名古屋大学, 工学研究科, 助教 (30775143)
有田 輝 立命館大学, 理工学部, 助教 (60843993)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | ヘビ型ロボット / 適応 / 改変 / 冗長性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1)可変環境を分類し，モデル化の検討を開始：可変環境のうち，複数の移動可能な剛体が存在する環境を考え，剛体の移動や利用についての検討を行った．ある一定以上の力を加えると動きだす剛体と接触しているヘビ型ロボットの運動を考え，その運動方程式を導出したほか，所望の運動を達成するための制御則について考察を行った．
(2)移動剛体環境における環境適応制御の検討を開始：未知の２平面環境を対象に，近接覚センサを用いた環境適応制御手法を提案した．センサ情報をもとに制御が行われるため，ロボットの位置姿勢を外部センサによって検出する必要がない．また，移動中にロボットと環境との適切な接触を保つため，センサ情報をもとに復帰動作を行うことができる．成果は次年度に学会発表予定である．
(3)環境を紐に限定した移動柔軟環境における環境改変制御を提案：紐の昇降制御を提案した．紐の形状を巧みに利用し滑落を回避できる．提案手法は論文投稿中である．
(4)環境変化を読み取るための近接覚センサの開発を開始：前述(2)に適する近接覚センサとして，ヘビ型ロボットの形状を著しく変更せずに実装でき，ロボットの近傍にある平面の情報を取得可能なセンサを開発した．未知環境での使用を想定しているため，対象の材質の影響を受けにくいものとした．さらに，検出範囲を簡単に調整可能であるため，使用環境，および方法に適切な検出範囲の検討を短期間で実施することができる．
(5)前述(3)の検証実験：ヘビ型ロボットを開発して紐の昇降制御の検証実験を行い，提案制御則の有効性を確認した．検証結果は論文投稿中である．
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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
計画通りに進展しているため．
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| Strategy for Future Research Activity |
計画に従って進める．
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