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2018 年度 研究成果報告書

広帯域センサレス力制御ロボットによる熟練者技能の触覚力覚クラウドシステムの開発

研究課題

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研究課題/領域番号 16K06434
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 制御・システム工学
研究機関香川高等専門学校

研究代表者

漆原 史朗  香川高等専門学校, 電気情報工学科, 准教授 (90311092)

研究分担者 大石 潔  長岡技術科学大学, 工学研究科, 教授 (40185187)
連携研究者 宮崎 敏昌  長岡技術科学大学, 工学部, 准教授 (90321413)
研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2019-03-31
キーワードセンサレス力覚制御 / 力覚フィードバック / 高次反力オブザーバ
研究成果の概要

熟練技能を再現する動作対象として押しつけ動作に着目し、力覚データの獲得と圧縮手法の提案及びその検証を行った。力センサから獲得したデータを用いて短時間フーリエ変換(STFT)による解析を行った。その結果、人間が意図していない動作データを除去し、可変サンプリングによるデータ量の圧縮を図った。圧縮データは元データの一定周波数以上の周波数特性を損なわず、データ量を約25分の1になった。
高精度力制御系構築を目的として、ACサーボモータ駆動ボールねじシステムを対象とした広帯域高次反力オブザーバを設計した。実機実験より、トルク指令信号の単ステップ入力時では、高精度かつ高速な推定が可能であると確認できた。

自由記述の分野

電気電子工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

自動化技術とロボット制御技術の向上により、機械部品の製造の自動化が進んでいる。精密部品の最終的な仕上げには熟練技能者の卓越した技術が必要不可欠となる。少子高齢化の進行により熟練技能の消滅が懸念されており、永久的な熟練技能再現手法の確立が望まれている。
本研究テーマでは,ヘラ絞り等の熟練技能を想定し,一次元の押し付け動作を行った際の反力をセンサレスで推定する手法を提案した。センサレス力推定で問題となる非線形摩擦の影響を低減する高次反力オブザーバの設計を行い、実機実験よりセンサレス反力推定への有用性を検証した。さらには、クラウドシステムの負荷軽減のために、熟練者データの圧縮手法についても検討した。

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公開日: 2020-03-30  

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