2023 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 東京電機大学, 未来科学部, 助教 (10881542)
鈴木 陽介 金沢大学, フロンティア工学系, 准教授 (20582331)
有泉 亮 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (30775143)
有田 輝 九州大学, 工学研究院, 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）移動剛体環境にて環境改変を利用した制御手法を提案：２平面で構成された移動剛体環境にて，環境改変を行う制御手法を２つ提案した．１つは環境との相対距離を利用する方法であり，もう１つは環境との相対姿勢を利用する方法である．そして手法の有効性についてシミュレーションにて検証を行った．検証の結果，環境改変の成否は物理条件に強く依存し，事前予測も難しいことを確認した．
（２）前年度から進めていた触覚センサの開発を完了：内部構造および製造工程の変更により，感度差を大幅に低減した．加えて，回路設計を見直すことで空間分解能の向上を行った．次に，紐状の柔軟環境との接触状態を推定するための深層学習に基づく手法の開発に着手し，実験室環境において目標仕様を満たす推定精度を達成した．
（３）前述（１）の検証を目的とし，実機開発と実機を用いた検証実験：実機の開発は完了したが，実機実験は中止した．（１）の結果から理論部分での本質的な問題点が判明し，検証は物理シミュレータで十分と判断したためである．
（計画外）①地中を改変しながら進む手法の成果をまとめ公表した．②障害物との力学的な相互作用についての解析と検証の成果をまとめ公表した．③粉体への潜行動作最適化に関して，物理モデルに基づいた潜行動作の物理的妥当性の議論を行い，ロボットの追加加工が必要と結論付けた．④ヘビ型ロボット全身の各部位と環境との相対的な位置関係を推定する手法を開発してシミュレーション評価を行い，直接計測できないボディ変形やセンサノイズの影響下でも高精度な推定が可能と確認した．⑤気圧式触覚センサの構造解析に基づく設計法を研究した．柔軟なエラストマとMEMS気圧センサ素子から構成される構造にて，応力分布を理論的および数値的に予測する手法を導入し，従来に無い特徴的な気圧式触覚センサを設計した．
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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
おおむね計画通りに進展しているため．
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| Strategy for Future Research Activity |
固定柔軟環境における環境改変制御の提案を計画していたが，中止することとした．これは，ヘビ型ロボットは軽量かつ非力であり，動作に影響するような大変形をさせることができる固定柔軟環境が存在しない，ということが環境適応制御の検討にて判明したためである．
それ以外については，当初の計画に従いつつ，計画外の研究も進めていく．
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