研究概要 |
視覚サ-ボ系は画像情報にもとづくフィ-ドバック制御系で,未知の環境で作業する知能ロボットの運動制御の中核となる.従来の視覚フィ-ドバック系では環境認識と運動制御が別々のステップで分離して逐次的に行われてきたが,作業を高速化し精度を上げるにはこの方式では不十分である. 本研究では,制御理論的観点から環境認識と運動制御を動的に結合し,認識の深化と作業の実施が相互に補完しあいながら一体となって進行するする新しい視覚サ-ボの方式の確立をめざした.その結果, 1.サ-ボ系の中に視覚とロボットのダイナミクスを統合して組み入れることにより,全体をひとつの動的システムとしてとり扱うための状態方程式を導出した.この状態方程式をもとに,最適レギュレ-タを構成し,視覚サ-ボ系の安定化手法を提案した. 2.動的視覚サ-ボを実時間で実行するためのハ-ドウェアシステムを提案した.これは合計10個の32ビットマイクロプロセッサ「トランスピュ-タ」からなる並列処理システムである.このシステムによりマニピュレ-タの非線形動的補償と簡単な画像処理が実時間で可能となった. 3.PUMA560のハンドにカメラを固定し,ハンドを運動する作業対象物に追従させる実験を行った.画像処理の速度が遅く,実際に作業を行うにはいたらなかったが,正方形のマ-クを用いた基礎的実験においては,従来の視覚フィ-ドバック手法に比べて,本研究において確立された動的視覚サ-ボ手法によって格段に精度よくマニピュレ-タの制御が行えることが確認された.
|