| 研究概要 |
黒板に文字を書く、ドアを開く、機械部品を組み立てる、紙コップを掴む、そして、薄板を曲げるなどといった作業は、すべて外部環境との機械的な接触、相互作用を伴う作業である。こうした接触作業について、人間は、今までのどのロボットよりも、まして、どんな動物よりも、上手に作業をこなすことができる。これは、人間の冗長な運動自由度に由来するものが大きいということはだれでも否定できないが、もっと根本的には、人間の知的な環境適応能力に起因することが大きいのではないかと考えられる。Mussa-Ivaldiらは蛙の生体実験を行い,蛙の神経-筋による骨格系の運動制御系が幾つかの平衡点を持つ基底場(基本モジュール)の線形結合で構成されることを明らかにしている.これに対して,本研究では,ロボットが接触作業を行う場合、ロボットの制御に用いる環境モデルもベクトル場でより有効に表現できることを主張し,接触作業実験による考察を与えた.その結果、以下のような成果を得た.
a)基底場の線形結合でベクトル場を近似する理論について考察し、接触作業ロボットによる環境モデルのベクトル場表現とその推定問題に拡張した.
b)ロボットの手先に力センサを装備し,未知な環境の何点で接触を行い,得られた接触力ベクトル情報と関節角度情報を統合し,全作業空間の環境に関する接触力のベクトル場を形成する実験を行い、未知環境のモデルを獲得できることを確認した.
c)以上で得られた環境の法線ベクトル場モデルをロボットの位置/力ハイブリッド制御に利用し、未知な環境(剛体および柔軟物体)上でならい作業を有効に実行できたことを確認した.
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