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2020 年度 研究成果報告書

屈曲と伸縮が可能な索状機械システムの複雑環境における超冗長制御

研究課題

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研究課題/領域番号 18K04011
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分20010:機械力学およびメカトロニクス関連
研究機関電気通信大学

研究代表者

田中 基康  電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (50633442)

研究分担者 有泉 亮  名古屋大学, 工学研究科, 助教 (30775143)
研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2021-03-31
キーワード索状ロボット / 冗長性 / 伸縮 / 可変拘束 / ヘビ型ロボット
研究成果の概要

屈曲だけでなく伸縮も可能な超冗長索状機械システムの超冗長制御方法を提案した.この手法は,屈曲および伸縮に起因する冗長性を同時に活用する制御手法となっているほか,環境との拘束条件の変化についても表現可能となっている.手法の有効性はシミュレーションや実機実験で検証を行った.生物の運動知能の考察については,ヘビ型ロボットのうねり運動を利用した,円柱表面にしがみついた状態での昇降運動について考察した.

自由記述の分野

ロボティクス

研究成果の学術的意義や社会的意義

従来は生物模倣や発見的手法がほとんどであった伸縮屈曲索状機械システムの制御について,全く新しい理論的枠組みを創出した.本手法を応用することで,拘束変化を積極的に用いながら伸縮と屈曲をうまく協調させるような“生物に捉われない動作”が実現できる.索状機械システムは細長い胴体をもつため,本制御手法を活用することで狭隘空間での点検等での活躍が見込まれる.また,この理論的枠組みによって屈曲と伸縮の両方が可能な生物の運動知能解明への道が拓けた.

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公開日: 2022-01-27  

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