2014 Fiscal Year Research-status Report
有理式表現に基づく非線形機械システム制御理論の構築
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25630080
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| Research Institution | Toyota Technological Institute |
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Principal Investigator |
成清 辰生 豊田工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70231496)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 非線形制御理論 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，学習理論と制御理論の統合による新たな非線形学習制御理論を構築し，機械システムおよび人間機械融合システムの制御系開発に資することを目的とする．機械システムの多くは有理式表現となることから，多項式展開可能なディスクリプタ表現を用いて未知システムを記述し，入出力データから，申請者らが開発したデータマイニング手法(GMDH: Group Method of Data Handling)を用いてシステムの局所的な有理式モデルをディスクリプタ形式で同定する手法を開発する．このモデルに対して，Lyapunov関数を用いた安定領域DOA(Domain of Attraction)の推定とDOA内での安定化制御則の導出を行う．さらに，シームレスにDOA内の制御則に接続する学習制御系を設計し，大域的な安定性を保証するモデルフリーの非線形学習制御理論を開発する．26年度は，非多項式ディスクリプタ表現された自律システムの安定領域(Domain of Attraction: DOA)を探索する制御アルゴリズムを理論的に拡張し，入出力を考慮した非自律システムを定義した．この非多項式ディスクリプタ表現された非自律システムはほとんどのメカニカルシステムを表現する極めて広い範囲のシステムを含む表現となっている．このシステムに対して入力制約のある制御系設計理論を構築した．フィードバック制御のための多項式状態フィードバックゲインと安定領域DOAをPAPSO(Parallel Asynchronous Particle Swarm Optimization)アプローチを用いて求める方法を開発し，数値シミュレーションおよび実験によってその有効性を確認した．
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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
26年度はディスクリプタ非多項式システムの安定化制御器の設計を行った．SOS手法を非多項式システムの安定性解析に用いる．さらに，非多項式システムのDOAの推定のための戦略を提案した．これらの手法はディスクリプタ非多項式システムの安定領域DOAの推定およびDOAを推定するための安定条件の導出に用いられる．しかしながら，安定化制御器を設計する際，設計パラメータに関する双線形の項が現われるため，この制御系設計問題に対して従来の線形行列不等式(LMI)手法を直接適用することができない．それゆえ，この問題をパラメータ検索問題と安定解析問題の二つに分割し，それらを同時に解く手法を採用した．パラメータ検索問題，すなわち，制御器のゲインとリアプノフ関数を求める問題に対して，鳥や魚群の振る舞いを模擬する粒子群最適化法(PSO)を用いる．しかしながら，制御器のゲインとリアプノフ関数を求める問題の計算負荷はあまりに重く，従来のPSOでは，膨大な計算時間を要する．このため，新たに並列非同期型PSO(PAPSO)を用いた制御系設計法を開発した．提案手法の有用性と妥当性はいくつかのシミュレーションによって示した．
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| Strategy for Future Research Activity |
ディスクリプタシステムの安定化に基づく制御と強化学習の統合化を進めるとともに，25年度の試作した直立4足歩行型パワーアシストロボット(TTI-Knuckle1)を用いた実験検証を行う．まず，TTI-Knuckle1を用いた直立4足歩行の歩容実験を行う．各歩容に対応した各関節の運動パターンをモーションキャプチャを用いて計測し，解析結果に基づき，各歩容のエネルギー効率および安定性解析を行う．さらに，さまざまな歩行速度，歩行姿勢などに対して歩行実験を行い，各歩行速度および姿勢に最も適した歩容を決定する．つぎに，装着者の運動学データおよび生理学データ（筋電位信号）などから，装着者の意図推定を行う．このため，本研究室で開発した多クラス分類SVM(Support Vector Machine)法を基に，多様体学習などによる低次元化手法やHMM(Hidden Markov Model)などのモデル化手法と組み合わせた推定法を開発する．意図推定に用いる信号は，各関節の運動学データと装着者の表面筋電位信号である．運動学データおよび筋電位信号については，信号の独立性が十分保てるよう，多様体学習の手法を用いて，データの次元を落とす処理をした後，HMMおよびSVMによる学習を行う．最終的に，装着者の意図推定に基づき，パワー支援のための制御系を設計する．まず，装着者の意図推定により装着者が意図する歩容を決定する．各歩容に応じて，安定性を満たすZMP軌道を設計し，そのZMP軌道に対応する重心軌道と脚関節の目標軌道を設計する．目標軌道に対する誤差および圧力センサからの床反力情報に基づき，コンプライアンス制御を実行する．各関節の目標軌道追従とコンプライアンス制御については，既に申請者らによって開発された制御システムを適用する．
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| Causes of Carryover |
26年度はディスクリプタ非多項式システムの安定化制御器の設計を行い，非多項式システムのDOAの推定のための戦略を提案した．これらの手法はディスクリプタ非多項式システムの安定領域DOAの推定およびDOAを推定するための安定条件の導出に用いられる．このため，実験手法の開発を行う必要がなく，予算の消費が少なく抑えられた．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
パワーアシストロボットと4脚ロボットの制御用デジタル信号処理システムを構成する．システムの構成は，DSPボード，ADボード，DAボード，カウンターボード，I/O搭載用ベースボード，DSPバスケーブルおよびMatlab対応ソフトからなる．実験検証に用いる制御用デジタル信号処理システム（DSPボード，ADボード，DAボード，カウンターボード，I/O搭載用ベースボード，DSPバスケーブルおよびMatlab対応ソフト）の構築も行う．また，実験環境整備に必要な機械および電子部品費なども購入する． 研究代表者と協力者の2名の旅費として， IEEEのCDC（Conference on Decision and Control）, ACC(American Control Conference)およびICRA (International Conference on Robotics and Automation)での研究発表や調査・情報収集を考えている．
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Research Products
(1 results)
