Project/Area Number |
11J10040
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Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 国内 |
Research Field |
Intelligent mechanics/Mechanical systems
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Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
Research Fellow |
渡辺 将旭 東京工業大学, 大学院・理工学研究科(工学系), 特別研究員(PD)
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Project Period (FY) |
2011 – 2012
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2012)
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Budget Amount *help |
¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000)
Fiscal Year 2012: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2011: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
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Keywords | 軌道アトラクタ / 自律制御 / 環境認識 / SLAM / 力制御 |
Research Abstract |
従来の自律制御系設計法では(a)多自由度制御系では計算量が極めて多くなる,(b)一般的にPD制御されているロボットでは力制御が難しい,(c)軌道アトラクタで実現したい運動の軌道は状態空間中で交差しない,という制約から簡単な系での応用に留まっていた.そのため,昨年度までに提案した擬似目標値を人間のような多自由度系に応用するために,これらの問題点を解決する方法を提案と,それらのを用いて擬似目標値の設計を人間の歩行動作へと応用した.以下で具体的に述べる. (1)関節の角度制御則を持つロボットでの自律制御系設計,運動の軌道の交差を回避するための運動方程式の次元拡張,関節角度・角速度の相関に基づいた制御系の低次元化設計を提案し,タップダンスロボットと製作した平面脚ロボット実験により検証した. (2)モーションキャプチャにより計測した人間の歩行データを用いて擬似目標値を設計した.歩行中の擬似目標値が実際の姿勢から大きくずれる瞬間は,運動を継続するために必要な入力とその方向を示している.これは擬似目標値が表す動作の重要なポイントが,抽象的な運動のコツを具体的に表現した一つの例であると予想される. さらに,これまでの方法をより一般的な運動へ応用するためには環境とのインタラクションを受動的に行う制御系を想定するだけでは不十分であり,視覚などの外界センサーを利用して環境と能動的に関わる自律制御系を設計する必要がある.そのため,構造化されていない複雑な環境でロボットが自身の位置を推定するSLAMを考慮した自律制御系を構築するために以下の方法を提案し,その有効性を検証した.(3)構造化されていない複雑な環境でランドマークの同一性認識を行うために,マハラノビス距離を一般化した新たな距離評価基準とそれを用いたカイ累乗検定を提案し,従来法では性能が低い状況でSLAMの性能が向上することを示した.
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Report
(2 results)
Research Products
(3 results)