| 研究課題/領域番号 |
16J02698
|
|---|
| 研究種目 |
特別研究員奨励費
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 国内 |
|---|
| 研究分野 |
制御・システム工学
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 |
|---|
研究代表者 |
山田 翔太 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-22 – 2019-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,400千円 (直接経費: 3,400千円)
2018年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2017年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2016年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
|
|---|
| キーワード | 力推定 / センサレス / 力制御 / 協働ロボット / 2慣性系 / モーションコントロール / 外力推定 / ロバスト性 / 位置制御 / 非線形性補償 / バックラッシ / バックドライバビリティ |
|---|
| 研究実績の概要 |
精密な力制御のためには，精密な力の推定が必要となる．本研究では，駆動側及び負荷側エンコーダを用いる場合に2慣性系のモデル化誤差及び測定誤差の影響を低減するために，モータ側パラメータを用いて軸トルクを推定する手法と伝達部パラメータを用いて軸トルクを推定する手法という，2つの従来手法における軸トルク推定値を合成し，正確な負荷側外力推定を可能にするアルゴリズムを提案した。更に，システムが軸トルクセンサを持っている場合は，2つの従来手法から推定される軸トルク推定値だけで無く，軸トルクセンサから得られる軸トルクセンサ値を用いることができる。この3つの値をモデル化誤差やセンサの測定誤差を考慮して合成することで更なる推定精度の向上が期待できる。これらの値を合成する割合を負荷側外力推定値の分散が最小になるようにオンラインで最適化する手法を提案し，従来手法よりも正確な推定を実現した。10000回といった統計的なシミュレーションによって，提案法の優位性を確認し，また実験によってもその優位性を確認した。
本研究の前半部分は，オーストラリアのケアンズで開催された国際会議the 27th International Symposium on Industrial Electronics (ISIE)にて発表を行い，軸トルクセンサの利用に関しては，アメリカ，ミルウォーキーで行われた国際会議The 2018 American Control Conferenceに発表，最小分散推定を実現するために合成する割合を決めるゲイン設計法に関しては奈良で行われた，The SICE Annual Conference 2018 (SICE 2018)で発表をした。なお，本研究内容はIEEE Transactions on Industrial Electronicsに投稿を検討中である。
|
| 現在までの達成度 (段落) |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| 今後の研究の推進方策 |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
|
