2022 Fiscal Year Annual Research Report
建築施工現場でのロボットアームの高度活用を可能にする統合技術研究
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20H00271
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
平沢 岳人 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (30268578)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 双腕ロボットアーム / 建築施工 / 障害物回避 / ドローン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和４年度は、前年度より更に進めて必要な検討と実験を実施した。
７軸の腕型ロボットは、通常の６軸タイプに比較してひとつ多い関節を有効に使うことで、同じ仕事をする場合に取りうる姿勢において冗長性を持たせられる。建築現場における既設部分や仮設資材などを障害物と見なしたときに、これらを回避する姿勢にこの冗長性が活きる。令和３年度はロボット前面に障害物がありその背面に作業対象エリアがある状況を設定し、この状況でロボット自身の腕が障害物に接しない回避姿勢を取りながらも作業対象エリアに必要な位置および姿勢でツールを進行させる問題を強化学習を用いて解決した。令和４年度では、強化学習に拠らず、手続き的なロジックの適用で同様の問題を解決した。手続き的な方法によっても十分に合理的な動作定義が可能であることが判明したので、令和５年度はこれら異なる手法の比較を行う予定である。また、腕型ロボットは双腕タイプであるため、狭いフットプリントに２台のロボットが配置されている状況とほぼ同じである。左右の腕に異なるエンドエフェクタを装着して、左右が協調して作業する状況を想定して実験した。十分に実用的な成果が得られているが、テストケースをさらに追加して、建築現場における双腕ロボットの優位性を確認したい。
ロボットが作業場所まで移動するという問題において、建築現場では既設部分や仮設・資材の仮置きの状態が日々変化するため、これらの障害物をその都度短時間に検知して移動経路を決定しなければならない。令和４年度は、小型ドローンをロボットシステムに統合し、移動前にドローンにより観察した周辺状況から経路を決定し、現在地から目的地までの確実な移動経路を導くことに成功した。移動先での周辺環境とロボットの位置あわせに関しても、ロボットに装着したカメラを用いて位置合わせし、移動先での作業の正確さについても確保することができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
機材の調達およびそれらのセットアップは完了し、この後も実験を繰り返し実施できる状態まで研究環境が整っている。残りの研究費からは大規模な実験は難しいが、これまでに得られた知見をさらに補強するための実験を行える。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度ということもあり、これまでに得られた知見をさらに補強するための実験を行い、取りまとめをおこなう。
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