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本研究では、柔軟関節を有する狭隘空間探査モジュールロボットの開発を目的としている。最終年度では、前年度試作した双腕型モジュールロボットの評価結果から得られた問題点を解決するため、対象物のサンプル採取能力の向上のためのアーム機構の改良、ロボットの協調作業のための制御方法の提案、画像認識によるロボットや対象物など外界認識システムの提案を行い評価した。
対象物のサンプル採取能力において、ジャミンググリッパの粉体にプラスチック樹脂を用いることで重力による内部粉体の偏りを静電気力により軽減しグリッパの方向に依存せず安定した把持力を実現した。また、アームを４自由度とすることで、床面などへの垂直押し付けを実現した。
ロボットの協調作業のための制御方法において、４自由度のアームにより脱着可能範囲を拡大した。また、単体動作では、アームを床面に押し付けて前輪を浮かせて段差踏破を実現した。さらに、協調動作では、狭隘空間を想定しロボットの前面サイズを維持した状態で前方のロボットを押し上げ下げすることにより単体では踏破できなかった段差の踏破を実現した。
外界認識システムにおいて、３自由度のマニピュレータの先端にステレオカメラを搭載した。マニピュレータとすることで狭隘空間に対応し、接続対象のロボットを機械学習により認識し、相対位置及び姿勢の推定を行うことで自動脱着を実現した。
研究期間全体を通した研究総括として、柔軟関節を有する小型モジュールの設計製作を行い、ジャミンググリッパと双腕から構成される柔軟関節による自動脱着、協調移動、物体把持を実現し、シミュレーション及び実機により基本評価を行い、データを蓄積できた。
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