2023 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) |
入澤 寿平 岐阜大学, 工学部, 准教授 (30737333)
木野 仁 中京大学, 工学部, 教授 (50293816)
高木 賢太郎 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60392007)
佐藤 訓志 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (60533643)
舛屋 賢 宮崎大学, 工学部, 准教授 (60796358)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 確率モデル / 対数正規分布 / カルマンフィルタ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度はまず，これまで構築してきた，確率的な揺らぎを含むソフトロボットフィンガーのモデルについて，その確率モデルを基にした状態推定オブザーバを構築した．基本的にはカルマンフィルタをベースとしているが，ソフトロボットフィンガーの確率分布が正規分布ではなく対数正規分布であったことから，正規分布への変換を行うことでカルマンフィルタを適用可能な状態とし，それを基にカルマンフィルタを構築して状態推定を実現した．具体的には，指の角度をセンサレスで推定することを試みた．モデルに確率的要素が含まれていることから，繰り返しの試行において，ある範囲内での推定が実現可能であることを数値的および実験的にしめした．推定された状態を基にフィードバック制御を行った．状態推定での誤差がそのまま定常偏差として残る形にはなったが，状態フィードバックが可能なことを示した．
また，樹脂の光ファイバーをセンサかつアクチュエータとして利用する人工筋肉アクチュエータを開発し，光ファイバーの計測光量と温度計測値，荷重の情報から変位の推定を行う手法を構築した．さらに波形状に成形した光ファイバーを用いた伸長・屈曲センサを開発し，波形状部における光ファイバの曲げ半径が伸長に伴って変化することで，伸長を計測できること，および光ファイバを2層構造にすることで屈曲の計測が行えることを示した．
また，ナイロン糸人工筋肉のモデル化において，温度に加法的に正規白色雑音が印可される設定の下で確率微分方程式モデルを構築し，非線形オブザーバを利用した温度制御を実装してその有効性を示した．
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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