| 研究課題/領域番号 |
18560430
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 研究機関 | 三重大学 |
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研究代表者 |
駒田 諭 三重大学, 大学院工学研究科, 助教授 (10215387)
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| 研究分担者 |
弓場井 一裕 三重大学, 大学院工学研究科, 助手 (10324542)
白井 達也 鈴鹿工業高等専門学校, 機械工学科, 講師 (20342503)
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| キーワード | 非線形バネ機構 / ロボット / ゲインスケジューリング制御 / モデルベース強化学習 / 関節剛性 / 位置決め / 環境適応 / モーションコントロール |
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| 研究概要 |
非線形バネSATを用いた一関節ロボットの開発はすでに行われていたが、それを三関節ロボットへ拡張を行った。ここでは、重量物のキャッチングを可能とするために、水平方向の動作だけではなく、重力方向での動作を実現した。さらに、関節トルク/位置制御だけでは重量物を安全にキャッチングできないため、運動解析ソフトウェアMSC.ADAMSを用いて重量物をキャッチングするのに適切な関節剛性を探索する準備を進めている.
一関節非線形バネ機構ロボットの制御に関しては、SAT以外の非線形バネ機構ロボットの制御法を参考にしながら、SATに対する制御系を構築し、シミュレーションと実験の両面から検討を行った。本手法では非線形バネSATの特性が一様でないことを考慮して、外乱オブザーバを用いてセンサレスで張力を検出し、それを用いて制御を行う手法を開発した。本制御法を実装するために、モータと減速機の部分をダイレクトドライブ化しSATの張力をセンサレスで検出出来るように実験装置を改良し、良好な結果を得た。
一関節非線形バネ機構ロボットは非線形性が有り、モデル化や制御系構築が難しいため、学習制御を適用しシミュレーションによりその効果を確認した。ここではモデルベース強化学習を位置決め制御に適用し、報酬を与えることでコントローラを自律的に構成した。また、本手法はコントローラを複数構成し、状態量に応じてそれらを切り替えることから、本制御対象のように非線形な場合でも制御可能なことを確認した。
非線形バネ機構ロボットの制御法として有望であるゲインスケジューリング制御を適用するための準備として、制御系の性能評価によく使われる倒立振り子を制御対象として高性能なゲインスケジューリング制御法を開発した。今後は、本手法を非線形バネ機構ロボットに適用する。
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