2012 Fiscal Year Annual Research Report
ロボットにおける弾性・慣性・位置エネルギの巧みな利用による動的運動制御法の研究
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24680021
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Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
水内 郁夫 東京農工大学, 大学院・工学研究院, 准教授 (60359651)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | ロボット / 動作実現 / 動的動作 / 力学的エネルギ / 物理的弾性 / 動的運動 / 感覚運動系 / 筋骨格型ロボット |
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| Research Abstract |
H24年度は、(1)弾性エネルギの活用法(跳躍ロボット・棒高跳びロボット)、(2)コンプレッサ搭載型空気圧人工筋駆動システム、(3)筋骨格型ロボットにおける筋配置の最適化、(4)運動学習、(5)人間の操縦上達過程のデータ化、(6)ヒューマノイドによる動的運動の学習、等の研究を行った。
力学的エネルギの観点からの研究の進捗として、複数自由度から成る直列物理弾性を有するシリアルリンクロボットにおいて、力学パラメータを知らずに力学的エネルギを拡大する制御法を提案し、学会発表や論文投稿を行った。日本機械学会における発表に関しては、部門表彰の内定の連絡を受けた。また、力学的エネルギを汎用な評価関数として利用する動的運動(前転・瓦割り)の学習(GA、NN)の研究成果も査読付国際会議等で発表した。
人間の感覚運動系の解析に関しても研究を進め、人間型ロボットのセンサ情報を感じながら直観的に操縦することができるような操縦インタフェースを複数種類試作し、人間が操縦を上達する過程において感覚運動系の発達を全てデータとして記録できる環境を構築した。さらに、実際に瓦割りや回し蹴り等の動的動作を操縦により人間が上達する過程をデータ化し、人間の主観的評価関数を模倣する評価関数の機械学習による学習(ある意味メタ学習)のフレームワークの提唱まであと一歩という段階まで研究が進展した(H25年度に学会発表予定である)。
また、空気圧アクチュエータの物理弾性と高い出力重量比を活用する自立型ロボットの実現へ向けて、コンプレッサ搭載型空気圧駆動筋骨格ヒューマノイドの開発や、空気圧人工筋の配置最適化手法提案を行い、査読付国際会議発表を行った。
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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
計画していた各項目に関する研究に全て着手することができており、少しずつ成果も上がっている状況である。ブレークスルー的なアイディアが生まれてくるかどうかは今後の進展次第である。
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| Strategy for Future Research Activity |
特に難問は、関節が直列に連なる系の慣性のエネルギ(運動エネルギ)がどのように連鎖してゆくかに関する一般化されたモデルを生み出すことができるかどうかである。解析的モデル計算と各種実ロボットによる多面的な実験を並行して進める。
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
研究室の構成員10名以上が本研究に関わっており、多様な視点と議論の中から創造性を発揮すべく、計算機とものづくり環境の更なる充実を図る。具体的には、価格が急激に下がり機能が向上し続けていたため導入を先延ばししたため生じた次年度使用額も用いて、計算サーバや3Dスキャナ・プリンタ等の整備、小型ヒューマノイドの更なる導入を計画している。、
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