| 研究概要 |
将来の宇宙開発において,衛生軌動の設立,保守,点検,修理などを行なうために,軌道上を航行するロボットが必要不可欠である.本研究では,この様なロボットに必要とされる基本的な機能の1つである浮遊物体の回収作業について基礎的な検討を行っている.
従来の多くの研究では,対象である浮遊物体の慣性や形状のパラメータは即知であることが仮定されていた.しかし,ロボットは不測の事態にこそ役立たなければならない.したがって,破損した部品や軌道上に浮遊する宇宙塵の様な非協調的な対象を扱えること必要である.そこで,本研究では、運動する物体の様子を撮影した画像の時系列からその物体の動力学パラメータと形状パラメータを効率よく推定するアルゴリズムについて提案している.この方法は,衛星軌道上の浮遊物体の運動は,外力の働かないオイラ運動方程式に従っていると見なせることを利用しており,画像の時系列から抽出した角速度ベクトルの時系列に基づいて物体の運動を推定し予測するものである.
昨年度までは,アルゴリズムの骨子だけがができていたが,補助金で購入したUNIXワークステーションによって,様々な状況を想定したシミュレーションを行い,より広い範囲で適用できる実際的なアルゴリズムになるように改良した.現在は,以上の計算機シミュレーションの結果に基づいて,実際の物体と光学系/画像処理系を用いた第2段階のシミュレーションの準備にかかっている。
並行して,無重力環境で大型の回転物体を捕捉し把持するための,衝突現象のモデル化やそれに基づく運動計画について検討している.衝突におけるモデル化においては,衝突点の接線方向の速度や力をどのように扱うかということが問題になるが,これをパラメータ化し,運動計画のアルゴリズムに組み込むことを目指している.
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