2015 Fiscal Year Annual Research Report
ヒューマノイドロボットの超高分解能エンコーダを用いた制振制御と柔軟な力制御の構築
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15J08495
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
犬飼 健二 東京大学, 新領域創成科学研究科, 特別研究員(DC1)
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2015-04-24 – 2018-03-31
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| Keywords | ヒューマノイドロボット / 力制御 / 高分解能エンコーダ / 減速機構 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究はヒューマノイドロボットの関節アクチュエータの制御において人と安全に接触可能である柔軟な制御の実現を目的とするものである。ヒューマノイドロボットの関節のアクチュエータに多く用いられる減速機構を有するサーボモータは、高出力かつ高トルクが得られる一方で、減速機構がモータ本体の摩擦や慣性を増幅するために外力に対して関節が動きづらくなるために物理的な接触に対して不向きである。そこで外力に対して柔軟に応答可能な高帯域な力制御系を構築する。
提案制御では関節の角度センサに高分解能エンコーダを用いることで、高精度な角速度および角加速度情報を得ることが可能となり、この高精度な加速度情報をもとに力の推定を行い柔軟な力制御を行う。高分解能エンコーダを用いることで高精度な力推定を行えるため、トルクセンサを必要としないというメリットが得られる。トルクセンサを用いた力制御ではセンサ自体が歪むことで力を計測するため機構の剛性の低下を招いてしまい、制御帯域が低くなることが懸念されるが、提案手法ではそのデメリットを解消できる。ロボットに多く採用されているハーモニックギアを有する機構に高分解能エンコーダを取り付け実験を行い、外力に対して柔軟に応答可能であることを実証した。
提案制御は2慣性系という一般化されたモデルを対象とした制御法となってるため、ロボットのみにとどまらず広く産業機器へ応用できる可能性を秘めている。
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| Research Progress Status |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| Remarks |
東京大学 堀・藤本研究室ホームページ
http://hflab.k.u-tokyo.ac.jp/
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Research Products
(1 results)
