| Project/Area Number |
23H00181
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 21:Electrical and electronic engineering and related fields
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
岩崎 誠 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10232662)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊藤 和晃 岐阜大学, 工学部, 教授 (10369986)
前田 佳弘 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (70769869)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥47,580,000 (Direct Cost: ¥36,600,000、Indirect Cost: ¥10,980,000)
Fiscal Year 2025: ¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
Fiscal Year 2023: ¥22,230,000 (Direct Cost: ¥17,100,000、Indirect Cost: ¥5,130,000)
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| Keywords | メカトロニクス / モーションコントロール |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は，非線形柔軟特性を示す産業用ロボットに特化した高性能制御系設計に関する次の項目を，精密モデルベースの非線形2自由度制御系の適用を前提に，「高性能と環境適応」を両立する制御系の方法論・設計論を，産業界と連携しながら学理に即して開発・実証する。
１）小型軽量化や人協働を目的とした非線形な柔軟要素を内在するロボットを対象に，深層学習併用型モデル予測制御による非線形2自由度制御系設計の方法論を確立する。
２）所望の高性能制御性と環境適応性の指針・仕様を満足する設計論を実験検証しながら展開し，社会実装の実証試験も併せて非線形柔軟ロボットの更なる性能向上を実証する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
〔基礎検証フェーズ:非線形柔軟性のモデル化とモデル予測制御による高速高精度制御〕
研究室に現有の水平2軸および２３年度の本補助金で整備した試作垂直4軸柔軟ロボットを対象に，機構に内在する非線形柔軟性に対する精密モデリングと，その非線形モデルに基づくモデル予測制御によるロボット手先の高速高精度制御を，以下に従って検証した。なお，その際の目標位置決め制御目標は，空間精度±0.05 mm，位置決め応答帯域は20 Hzである。
1. 共振および軸間干渉を考慮したLagrange方程式ベースの物理モデルと，非線形ばねと摩擦のヒステリシス特性に対するBouc-Wenモデルを組合わせ，非線形柔軟性を含めた精密シミュレータ構築した。その場合，モデルパラメータ数はロボット1軸で20個を超えるため，遺伝的アルゴリズムによる最適化をパラメータ同定に適用した。
2. 上述の2つの制御数値目標を満足する非線形2自由度制御系を，(1)FB補償器は，上記精密モデルに基づく非線形予測モデルと制御入力制約条件を導入した最適化器から構成されるモデル予測制御系として実現し，(2)FF補償器は1次主共振特性に基づいた既約分解表現によって，それぞれ設計した。
3. 以上の非線形モデリングと精密シミュレータの構築，モデル予測制御系設計に対する実機検証においては，備品購入したモーションキャプチャでロボット先端およびアームの絶対変位を直接測定して，空間精度の評価を実施中である。さらに，実機実験では，制御用CADから直接コントローラを実装可能なRCPシステムを使用して制御アルゴリズム実装時間の短縮と研究の加速を図り，プラントを含む制御系の周波数特性はサーボアナライザで直接測定して評価している。
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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
申請時の2023年度研究計画・方法に従って，基礎検証フェーズである非線形柔軟性のモデル化とモデル予測制御による高速高精度制御に関して，
１）機構に内在する非線形柔軟性に対する精密モデリングと，その非線形モデルに基づくモデル予測制御によるロボット手先の高速高精度制御系の設計と実験検証に関して，Lagrange方程式ベースの物理モデルに基づく精密モデリング，非線形ばねと摩擦に対する非線形モデリング，およびそれらのパラメータ同定を実施した。
２）２自由度制御系の設計として，(1)FB補償器を精密モデルに基づく非線形予測モデルと制御入力制約条件を導入した最適化器から構成されるモデル予測制御系として実現，(2)FF補償器を1次主共振特性に基づいた既約分解表現によって，それぞれ設計した。
３）以上のモデリングおよび制御系設計に基づき，本補助金による試作ロボットおよび計測機器を用いて，目標仕様実現に向けた実機検証を開始した。
これら一連の設計論と実験検証に対して，以降に示す学術論文や学会口頭発表により，その成果を公表できた。さらに，2023年度の研究計画に挙げている実機検証項目も，年度前倒しで実施している。
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| Strategy for Future Research Activity |
〔基礎検証フェーズ:非線形柔軟性のモデル化とモデル予測制御による高速高精度制御〕２４年度では，研究室に現有の水平2軸および２３年度の本補助金で整備した試作垂直4軸柔軟ロボットを対象に，機構に内在する非線形柔軟性に対する精密モデリングと，その非線形モデルに基づくモデル予測制御によるロボット手先の高速高精度制御を，目標位置決め制御目標を空間精度±0.05 mm，位置決め応答帯域は20 Hzとして実機検証する。制御系設計に際しては，Lagrange方程式ベースの物理モデルと，非線形ばね・摩擦に関する非線形モデルを組合せ，その精密モデルに基づくモデル予測制御系としてフィードバック制御系を構築する。そして，備品購入したモーションキャプチャによるロボット先端およびアームの絶対変位の直接測定による，実機位置決め検証を実施する。
〔応用検証フェーズ：作業環境外乱のモデル化と深層学習併用による高性能外乱圧縮〕２５年度から２６年度では，減速機出力軸状態量（角度およびトルク）センサ内蔵のアクチュエータを搭載した試作台車付垂直４軸柔軟ロボットを対象に，作業環境外乱のモデル化と深層学習を併用したモデル予測制御による高性能外乱圧縮制御を検証する。
〔社会実装実証フェーズ：人協働ロボットの安全と高速高精度性の両立，アルミ穿孔ロボットの柔軟性と外乱に対する高精度制御〕２６年度では，上述の基礎および応用検証に続いて，本提案制御アルゴリズムの社会実装を目指し，実証実験を行う。
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