| 研究課題/領域番号 |
20H00610
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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61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
田原 健二 九州大学, 工学研究院, 教授 (80392033)
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| 研究分担者 |
入澤 寿平 岐阜大学, 工学部, 准教授 (30737333)
木野 仁 中京大学, 工学部, 教授 (50293816)
高木 賢太郎 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60392007)
佐藤 訓志 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (60533643)
舛屋 賢 宮崎大学, 工学部, 准教授 (60796358)
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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 |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
45,370千円 (直接経費: 34,900千円、間接経費: 10,470千円)
2023年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
2022年度: 11,440千円 (直接経費: 8,800千円、間接経費: 2,640千円)
2021年度: 10,270千円 (直接経費: 7,900千円、間接経費: 2,370千円)
2020年度: 16,900千円 (直接経費: 13,000千円、間接経費: 3,900千円)
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| キーワード | ソフトロボティクス / 人工筋肉 / 確率モデル / 状態推定 / モデル化 / 対数正規分布 / カルマンフィルタ / 高分子 / 繊維強度 / オブザーバ / 運動増幅 / 補助装具 / ソフトロボット / 可逆モデル / 硬化阻害 / 確率的モデル / 最適制御 / 柔軟関節 / フィードフォワード制御 / セルフセンシング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，確率モデルベースド制御とセンソリーフィードバック制御の融合によるソフトロボットシステム制御手法の体系的な構築を目的とする．
これまでの高分子柔軟材料を利用したソフトロボティクスでは，二値制御など簡易な制御手法が用いられる場合が多く，それがメリットである一方で工学応用として十分とは言い難い．
本研究では，確率モデリングと最適化を用いた制御手法と，状態計測・推定による時間遅れやノイズに頑健なセンソリーフィードバック制御手法を二つの柱として提案し，最終的に統合して一つのソフトロボティクス制御体系を構築する．
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| 研究成果の概要 |
ソフトロボット制御体系構築を目的として，ナイロン糸人工筋肉のモデル化および制御を行い，位置・力計測が困難である人工筋肉を，精度良く目標に収束させる手法を構築した．モデル化については，ミクロ・マクロ視点の両方からのアプローチを行い，それを用いた制御入力を構築した．また，センサレス制御を目的とした状態推定手法を提案し，それを用いたフィードバック制御によりセンサレス位置・力制御を実現した．
一方，ソフトロボット指のモデル化において，運動の揺らぎを実現するためにパラメータを確率変数としたモデル化を行い，実験によって分布を求め，それを用いたカルマンフィルターを構築してセンサレス指先角度推定手法を実現した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ソフトロボティクスのモデル化・制御の体系化を目的とした研究成果であり，これまでモデル化や制御に対してほとんど手を着けられていなかったソフトロボティクス分野において，先鞭を付けた研究テーマであり，確率モデルの導入等，ソフトロボティクス特有の特性を取り入れることにより，バラツキを許容したモデル化および制御手法を構築することが可能となった．
今，モデル化や制御はまさにソフトロボティクスで最も注目を浴びる分野となりつつあり，今後益々発展していく分野である．これらの手法により制御性能が飛躍的に向上することで，産業界などでの実用化が飛躍的に高まることが期待される．
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