周期運動に対するパワーアシスト制御：ヒトを含めた人間-機械システム全体の最適化

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2022年度は、自転車ペダリングアシスト最適化の検証機器を用いて取得した時系列データを基に、数値シミュレーションによるアシスト制御法の検証を行った。検証にあたっては、負荷を変動させ、異なる駆動モデルの下でペダリングトルクならびに車輪角度の時系列データを取得し、慣性モーメントならびに粘性摩擦係数の変動度合いについて考察した。そして、高効率アシストの原則である速度脈動の抑制に加えて、駆動モデルの変動下において同一のペダリングトルクを入力した際に同一の速度が出力されるアシスト制御法を実現するため、適応制御を応用したアシスト制御法を提案した。提案アシスト制御法を用いることで、負荷が変動した場合でも、同一の平均値を持ち、かつ脈動が抑制された速度が得られることを数値シミュレーションにより確認した。研究成果の対外発表については、まず、制御対象の自転車駆動システムの出力を速度とした (制御対象が概強正実である) 場合の数値シミュレーションの結果を国内会議 (令和5年電気学会全国大会) にて発表している。これに加え、自転車駆動システムの出力を車輪角度とした (制御対象が概強正実ではない) 場合の数値シミュレーションの結果が、国際会議 (9th International Conference on Control, Decision and Information Technologies, CoDIT'23) に採択され、発表が決定している。