データ駆動型制御器設計法によるゲインスケジューリング力制御器の設計法の提案

2022 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 18K04197
• 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21040:制御およびシステム工学関連
• 研究機関: 三重大学
• 研究代表者: 弓場井 一裕 三重大学, 工学研究科, 教授 (10324542)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: データ駆動型制御器設計法 / ゲインスケジューリング制御 / クラスタリング / サポートベクターマシン / 力制御

研究成果の概要

本研究ではロボットにる知的な力制御を実現するため，環境から得られる反力とロボットに与える入力の情報から現在の状況を判定し，その判定された状況に応じて制御器ゲインを調整するゲインスケジューリング制御系の構築を行った。本研究の特徴的な点は，上記の知的な力制御を実現するにあたり，力制御を構築するシステムのモデルを用いることなく，ロボットより得られる反力の情報とロボットに与える入力の情報のみから実現している点である。どのような状況においても，指定する粘弾性特性を持つ力制御系を構築できるよう，現時点で得られているデータから現在の状況の特定を行い，その結果に応じた制御器ゲインの調整を可能にした。

自由記述の分野

制御工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究は制御対象から得られる入出力データから制御器を設計するデータ駆動型制御器設計法を，ゲインスケジューリング制御器の設計へ拡張する試みとなっている。これにより多様なシステムに対してデータを用いた制御器設計を可能とし，設計に要するコストや設計者の知識や経験に依らない設計法の提案に繋がると考えられる。一方，応用の面からは人間が環境に応じて力の加え方を調整している仕組みをロボットシステムにおいて実現することができ，ロボットが人間に代わる作業者となるための基礎となると考えられる。