| 研究課題/領域番号 |
20H00271
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分23:建築学およびその関連分野
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
平沢 岳人 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (30268578)
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| 研究分担者 |
加戸 啓太 千葉大学, 大学院工学研究院, 助教 (60727379)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
20,540千円 (直接経費: 15,800千円、間接経費: 4,740千円)
2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2022年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2021年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2020年度: 10,400千円 (直接経費: 8,000千円、間接経費: 2,400千円)
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| キーワード | ロボットアーム / 建築 / 施工 / 双腕 / 自動走行台車 / 双腕ロボットアーム / 建築施工 / 障害物回避 / ドローン / 強化学習 / カメラ映像 / 動作推定 / 人物推定 / 行為推定 / 安全管理 / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
施工現場で要求されるロボットの姿勢・動作に関して研究し現場での運用を可能にする技術を開発する。本研究では、七軸双腕ロボットを採用することで、ロボットの姿勢・動作に制限となる障害物が多くてもこれらを避け、また複数のロボットが高密度に配置されても互いに干渉せず、効率よく仕事をこなせる機動性の高いロボットシステムの開発を目指す。機動性は、工場等とは異なり施工現場でロボット本体を移動させての運用では必須の性能である。本研究は、現代および近未来の建築施工現場における逼迫する労働力不足に対して、工学的、技術的な観点からのソリューションを提案する。
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| 研究実績の概要 |
令和４年度は、前年度より更に進めて必要な検討と実験を実施した。
７軸の腕型ロボットは、通常の６軸タイプに比較してひとつ多い関節を有効に使うことで、同じ仕事をする場合に取りうる姿勢において冗長性を持たせられる。建築現場における既設部分や仮設資材などを障害物と見なしたときに、これらを回避する姿勢にこの冗長性が活きる。令和３年度はロボット前面に障害物がありその背面に作業対象エリアがある状況を設定し、この状況でロボット自身の腕が障害物に接しない回避姿勢を取りながらも作業対象エリアに必要な位置および姿勢でツールを進行させる問題を強化学習を用いて解決した。令和４年度では、強化学習に拠らず、手続き的なロジックの適用で同様の問題を解決した。手続き的な方法によっても十分に合理的な動作定義が可能であることが判明したので、令和５年度はこれら異なる手法の比較を行う予定である。また、腕型ロボットは双腕タイプであるため、狭いフットプリントに２台のロボットが配置されている状況とほぼ同じである。左右の腕に異なるエンドエフェクタを装着して、左右が協調して作業する状況を想定して実験した。十分に実用的な成果が得られているが、テストケースをさらに追加して、建築現場における双腕ロボットの優位性を確認したい。
ロボットが作業場所まで移動するという問題において、建築現場では既設部分や仮設・資材の仮置きの状態が日々変化するため、これらの障害物をその都度短時間に検知して移動経路を決定しなければならない。令和４年度は、小型ドローンをロボットシステムに統合し、移動前にドローンにより観察した周辺状況から経路を決定し、現在地から目的地までの確実な移動経路を導くことに成功した。移動先での周辺環境とロボットの位置あわせに関しても、ロボットに装着したカメラを用いて位置合わせし、移動先での作業の正確さについても確保することができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
機材の調達およびそれらのセットアップは完了し、この後も実験を繰り返し実施できる状態まで研究環境が整っている。残りの研究費からは大規模な実験は難しいが、これまでに得られた知見をさらに補強するための実験を行える。
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| 今後の研究の推進方策 |
最終年度ということもあり、これまでに得られた知見をさらに補強するための実験を行い、取りまとめをおこなう。
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