| 研究概要 |
本研究では,ロボットアームやハンド等の機械システムを高機能かつ高知能化するための基礎として、モデルベース適応制御と呼ばれる機械システム特有の適応制御法と学習制御法を,申請者等によって開発された“関節空間における直交化原理"に基づいて,手先が幾何学な拘束を受ける機械システムに対して拡張した.具体的には,
1)申請者らの見出した“直交化原理"によってモデルベース適応制御法をハイブリッド制御の場合に修正した方法の計算機シミュレータを作成した.特に,DAE(微分代数方程式)の数値解法として,4次のRunge-Kutta法の拡張版と“Constraint Stabilization Mothod"と呼ばれる二つの方法のプログラム開発を行った.
2)また,直交化原理に基づいて設計したモデルベース適応制御と学習制御の計算機シミュレーションを行った.この時,位置,速度,モーメンタム(力の積分)の誤差フィードバックの係数の取り方と制御性能との関係をチェックした.
3)力センサーを手首に装着し,モーメンタム誤差と関節位置および関節速度の誤差ベクトルが関節空間で互いに直交するように,直交射影行列を実時間で計算する方法をロボット制御系に組み込んだ.そして,手先が作業空間の平面上に拘束された場合について,位置と力を同時に与えられた理想軌道に追従させる制御実験を行い,モデルベース適応制御制御性能の評価を行った.この結果,半径10cmの円軌道の位置と力の追従制御が1秒1回以上の拘束運動でも可能になった.
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