2020 Fiscal Year Annual Research Report
微細構造を活用した生物のやわらかい飛翔と遊泳の原理解明と実装
| Project Area | Science of Soft Robot: interdisciplinary integration of mechatronics, material science, and bio-computing |
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| Project/Area Number |
18H05468
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
田中 博人 東京工業大学, 工学院, 准教授 (80624725)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中田 敏是 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (80793190)
山崎 剛史 公益財団法人山階鳥類研究所, 自然誌研究室, 研究員 (70390755)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2023-03-31
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| Keywords | 羽ばたき翼 / 流体構造連成 / 飛行ロボット / 遊泳ロボット / バイオミメティクス / バイオメカニクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
領域設定期間に明らかにすることは、羽ばたき飛行・遊泳生物のしなやかな飛行・遊泳を実現するE-kagenな流体構造連成メカニズム及び身体デザインである。そのために、次のA~Eの5項目に分類して研究を進める：A．生物とロボットの「しなやかな運動」と「しなやかな変形」の定量的な計測；B．生物の翼・筋骨格構造の機械特性の計測；C．数値計算と機械モデル実験による流体構造連成メカニズムの解明；D．サブミリ構造製作技術を用いたソフト構造の実装；E．ソフト飛行・遊泳ロボットによるロバスト性・効率性・俊敏性の構成論的検証（当初計画に追加）。
今年度は、ペンギンの翼について、死体を用いて翼面の曲げ剛性を静的変荷重試験で計測し、上面からの荷重と下面からの荷重で弾性が非対称であることを発見した（項目B）。またペンギン翼のX線CT撮影を行い、腕と手の関節を観察した（項目B）。人工の水中羽ばたき翼で受動的な曲げ変形を実現するために、剛体翼を分割し、金属板バネを埋め込んだゴム翼部で接続するという構造を考案して試作した（項目D）。ペンギン模倣水中羽ばたき翼およびハチドリ模倣空中羽ばたき翼において、PIV・PTV計測セットアップを製作し、流れ場可視化実験を開始した（項目C）。ハチドリを規範とした羽ばたき機構の駆動部に弾性構造を組み込み、機構の適切な弾性が効率性および流れの乱れに対するロバスト性を向上させることを明らかにした。この成果を国際論文誌に投稿し、採択が決定した（項目E）。領域内A03班の研究に着想を受けて、ハチドリ模倣翼に歪ゲージを複数個とりつけて一定風の中で羽ばたく際の変形を計測し、機械学習による風速と風向の分類を試みた。その結果、3つの歪ゲージの情報から高確率で風速と風向の分類に成功した（項目A, E）。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
これまでに研究項目A~Eのすべてに着手し、研究計画が妥当であることが明らかになり、必要なコア技術の開発も進んでいる。さらに、領域活動から新しい研究を創発できた。すなわち、A03班の身体変形をリザバーコンピュータとして捉える研究から着想を得て、ハチドリ模倣翼の羽ばたき中の歪から周囲環境の風速と風向を機械学習により分類できるかという試行である。これは成功し、柔軟翼を感覚器としても利用することの妥当性を得られた。
一方、新型コロナウィルス感染拡大防止のため、実験ができない期間が長く続いたため、遅れも生じている。羽ばたき翼における流体構造連成メカニズムの解明に必要な、PIVやPTVによる流れ場可視化実験については、セットアップの製作と可視化の条件出しの試行は実施できたものの、本格的な計測実験には至っていない。その他、成果を学会や論文への投稿する際に必要な実験も遅れている。学生の休学による実験中断も生じている。
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| Strategy for Future Research Activity |
流体構造連成メカニズムの解明と飛行・遊泳ソフトロボットに期待する敏捷性・ロバスト性・効率性の研究を深めていき、成果を学会や論文誌に発表していく。
流体構造連成メカニズムの解明に向けて、これまでの翼変形計測と力計測に加えて、PIVやPTVによる流れ場可視化実験を強化する。また、分担者のCFD（数値流体力学）計算を多く取り入れ、実験が困難になった場合でも、流れ場の可視化を行っていく。
2020年度に創発した、機械学習によって翼変形から周囲の流体環境を認識するというアイディアをさらに進める。認識した流体環境を運動へフィードバックする制御の実現を目指す。
新型コロナウィルス感染拡大防止策については、所属機関のルールと研究室の環境の整備が進み、現在は実験が実施可能な状況である。
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