2020 Fiscal Year Annual Research Report
Soft Robotics Control Engineering by Combining Probabilistic Model-Based Control and Sensor Feedback
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20H00610
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
田原 健二 九州大学, 工学研究院, 教授 (80392033)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 訓志 大阪大学, 工学研究科, 准教授 (60533643)
入澤 寿平 名古屋大学, 工学研究科, 助教 (30737333)
舛屋 賢 東京工業大学, 工学院, 助教 (60796358)
木野 仁 中京大学, 工学部, 准教授 (50293816)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ソフトロボット / 柔軟関節 / モデル化 / フィードフォワード制御 / セルフセンシング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度では，柔軟な劣駆動多指ハンドロボットのモデル化として，まずは全体を質量，弾性，粘性の線形要素組み合わせた集中定数系として，複数のタイプのモデル化を試験的に行い，試作したグリッパにより同定試験によって複数モデルから最も近似精度が高い集中定数系モデルを構築した．また．制御手法として，センサを利用しない劣駆動柔軟ハンド用のワイヤ張力フィードフォワード制御を構築し，まずは構築したモデルを用いた数値シミュレーションによって，提案制御手法の有効性を確認した．その後，一本指柔軟グリッパを作成し，提案した制御手法を用いたワイヤ二本によるフィードフォワード姿勢制御を行い，提案手法により劣駆動グリッパの姿勢制御が行えることを実験により示した．
一方，釣り糸人工筋肉アクチュエータの拡張として，樹脂を用いた光ファイバーを人工筋肉として用いる手法を開発し，人工筋肉として収縮運動を取り出すと同時に，光センサとして筋肉の長さをセルフセンシング可能とする人工筋肉アクチュエータを課新たに開発し，その有効性を基礎実験により示した．本内容はIEEE Robotics and Automation Lettersに査読付き論文として掲載予定である．
また，研究環境として，新たに柔軟材料を取り扱える3Dプリンタを導入し，任意の柔軟性を持つグリッパを作成できる環境を構築した．今後，構築したモデルと実際のグリッパとの間をつなぐための確率的な要素を導入していく予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初の目的として，初年度は共同研究者と頻繁に情報をやりとりすることで確率的モデリング手法の構築を早急に進める予定であったが，コロナの影響により互いの研究室で実際に実験を行いながらの対面によるディスカッションが行えず，確率的モデリング手法の構築がやや遅れている．
一方，研究環境の構築や基礎実験については当初予定通りに進んでいるため，モデリング手法の確立についての遅れは本年度で十分リカバリできる予定である．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は，昨年度でやや遅れている確率的モデリング手法の確立に注力し，オンライン会議を多用しながらモデル化を行って行く予定である．
また，昨年度までに行った基礎的なフィードフォワード制御手法を拡張して，確率最適化やモデル予測制御等を組み入れることにより，制御手法の基盤技術構築を行い，シミュレーションによりその有効性を確認する．
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Research Products
(4 results)
