Research Abstract |
すべり覚センサは,ロボットが物体を器用に,かつ壊さず扱うためには必要不可欠なセンサであり,ロボティクス・メカトロニクス分野の発展のためには重要な研究開発である.本すべり覚センサは感圧導電性ゴムの抵抗値変化特性を利用している.感圧導電性ゴムはシリコンゴム内に炭素粒子を均一に分布させた構造をしており,法線方向力の他に,接線方向力が作用した場合においても,抵抗値変化を生じる.この接線方向力による抵抗値変化を利用し,物体のすべりを検出するセンサの開発を行った.本センサは電極と感圧導電性ゴムというシンプルな構造となっており,柔軟,薄型,軽量という特徴を有する.感圧導電性ゴム表面において物体が滑ろうとすると,感圧導電性ゴム表面に接線方向力が作用するため,ゴム内部粒子の分布状態が変化し,電極間電圧Vpにおいて,直流成分の中に高周波な成分が含まれる.この高周波な成分は接線力が作用した場合においてのみ生じる.そこで,この信号成分を離散ウェーブレット変換(以下DWT)によって抽出し,滑り出力として利用している.このような手法を用いることにより,センサ表面に法線力変化が生じた場合と,すべり状態との分離を可能にしている.しかし,信号処理手法としてDWTが最適なのか,他の信号処理手法との比較検討が必要であった.また,信号処理系をPCによって組んでいたため,システム全体が大掛かりになってしまう,という問題があった.そこで,本年度は主に,様々な信号処理手法に関する比較検討と,信号処理をPSoCマイコンで行うシステムの構築を行った.その結果,高速かつ的確に信号を抽出するには,db2によるDWTが有効であるあることがわかった.さらに,このDWTの処理をPSoCマイコンで行うシステムを構築し,本システムの有効性を確認した.
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