2015 Fiscal Year Annual Research Report
電動車いすの２次元傾斜モデルとその制御系設計に関する研究
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25350696
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| Research Institution | Okayama University of Science |
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Principal Investigator |
藤本 真作 岡山理科大学, 工学部, 教授 (00278912)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉田 浩治 岡山理科大学, 工学部, 教授 (00254433)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 計測工学 / システム工学 / システム同定 / 電動車いす / パワーアシスト / ジョイスティック / 力提示 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は移動用福祉機器である電動車いすに注目し、使用者または介助者の負担を軽減するために、走行環境の２次元状態推定法を利用した電動車いすの計測・制御方法の確立および、電動車いすの高機能化を実現することである。その推定法は、慣性センサを内蔵した安価なセンサ群の情報により、拡張カルマンフィルタを構成する方法と言える。しかしながら、推定された状態量にバイアス信号が含まれるため、推定時間の使用が制限されてしまう問題があった。そこで、新たにバイアス信号も推定するアルゴリズムを付加することで、ロール・ピッチ・ヨー角の姿勢角が車いすの動作時において最大約１度程度の誤差で計測できることを確認した。
制御系設計法として２次元傾斜面上のパワーアシスト車いすモデルに基づいた適応制御系を構築した。ある仮定に基づいた車いすモデルの構造は、車いすの慣性モーメントや質量およびころがり摩擦係数などの未知パラメータと状態変数とが線形結合で表現することができる。提案した適応制御系の有効性を、斜面の横断や斜め方向への横断などの実機による制御実験により確認した。また、どの方向からの横断においても斜面を走行でき、良好な結果を得ることができた。
一方、我が国ではハンドリム入力によるパワーアシスト車いすよりもジョイスティック入力による電動車いすが圧倒的に販売されている。そのため、そうした電動車いす利用者のために、今年度は力提示を可能としたジョイスティックを開発した。また、２次元傾斜面上でその重力項を補償するとともに、希望する方向と実際の方向とが異なっている場合に力提示によってその誤差を修正する力提示アルゴリズムを提案した。この力提示手法と重力補償によって、電動車いすの制御誤差が小さくなることを実機によって確認した。このとき、提案した手法は高価な力覚センサを用いることなく、力提示が可能であることも確認した。
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Research Products
(6 results)
