| 研究課題/領域番号 |
21H03518
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 静岡大学 |
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研究代表者 |
小林 祐一 静岡大学, 工学部, 准教授 (60373304)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 観測変数変換 / 非ホロノミック拘束 / 学習制御 |
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| 研究実績の概要 |
ロボットの運動学習法は，対象とする動作毎に異なる方法や設定が適用されることが一般的であり，異なる動作・運動に共通して利用可能な方法は存在しない．しかし，ロボットが現在よりも幅広い環境で利用可能になるためには，個別のタスクに特化した制御法を集積するのではなく，異なる複数のタスクに対応できる，学習要素を含んだ制御方法を開発することが重要である．そこで本研究では，フィードバック制御という比較的単純でありながら普遍性のある制御構造をベースにして，運動学習問題を「制御しやすくなるような変数変換を獲得する問題」と捉えることで，異なる運動に共通して適用可能な学習原理を構築することを試みる．
2022年度は，センサ変数により構成される空間のうち進行方向に相当する一つの方向を時間軸とみなす状態時間軸制御の形式を用いたセンサ変数変換方法の性能の検証と改良案の検討を行った．この検証の中で，提案する方法の基本的な考え方は運動学習にとって有効であることが確認されたが，学習アルゴリズムの内部に学習パラメータの挙動を不安定にさせる要因があることがわかった．その原因を調べたところ，学習パラメータの変動についての自由度が大きいために学習が適切に進行しなくなる場合があることがわかった．この問題設定の中では，実機ロボットシステムを構築して，実際にカメラでロボット位置を観測しながらその制御を行うための準備を行った．
また，センサ変数変換方法の適用対象として，冗長性（必要以上に高い自由度をもつ）のある観測に対する変換方法の開発を行った．マニピュレータとカメラからなるシステムにおいて，手先をカメラで観測する場合に手先が可視範囲にとどまるための可視範囲境界の推定を通じて，マニピュレータの関節角度空間の低自由度空間への変換方法を開発し，シミュレーションでその有効性を検証した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
計画初年度に提案・実装した変数変換の学習法について，細部を検証すると，挙動が一部不安定になる場合があることがわかった．その原因の調査と対策の検討に時間を要したが，その原因として，格子状の変数変換表現方法の自由度の大きさがあげられることがわかり，それに対処する方法についての検討を進めることができた．
また，もう一つの研究目標としてきた冗長自由度を有するロボットシステムにおける変数変換についても，シミュレーション上でのマニピュレータシステムでの手先位置制御問題という設定の中で，変数変換方法の実装と基礎的な検証を行うことができた．
さらに，車輪型移動ロボットの制御課題，マニピュレータによる手先位置制御課題の療法について，実機ロボットシステムを構築して，実機での検証を行う準備を整えることができた．そのため，研究計画全体としては概ね順調に進展している．
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| 今後の研究の推進方策 |
2023年度は，2021-2022年度に提案・開発した，対向2輪型移動ロボットシステムの制御のための写像学習方法の検証結果にもとづいた改良とその実装・検証を行う．時間軸状態制御系への変換可能性を利用した写像構成方法を，シミュレーションおよび実機ロボットの両面から実装・検証する．
これまでに提案した写像学習方法はノードを格子状に配置することを基礎としたアルゴリズムであった．この方法は直観的に理解しやすく数理的な見通しが立てやすい反面，変数変換獲得の過程で，格子状に配置されたノード群の位置関係に不安定性を生じさせることが判明した．そこで，基本的な考え方を残しながら，より計算上安定性の高い変数変換獲得方法を新たに開発し，実装・検証する．
実機実験においては，2022年度に実装した移動ロボットシステムとアーム型ロボットシステムを用いた検証を継続して行う．多関節型のマニピュレータにおけるリーチング動作を提案手法の適用対象として，モジュール型アクチュエータシステムにもとづいた実験系での動作生成実験を行う．
多関節型マニピュレータにおけるリーチング動作においては，センサ変数変換方法と衝突情報にもとづいた動作修正方法との統合を図る．2022年度に実装・検証したアーム型ロボットシステムの動作生成方法は主に手先位置がカメラの視野から見えなくなるというオクルージョンを想定していたが，実際のマニピュレータの運動生成においては，オクルージョンだけでなく，環境やロボット自身との接触を回避するという課題も必要とされる．そこで，アーム型ロボットの環境・自身との接触情報を検知して動作を修正するという問題設定も検討対象に入れて，提案する変数変換獲得方法ならびにフィードバック制御生成方法の開発と検証を行う．
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