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振動印加に基づく触覚センシングの拡張とマニピュレーション制御への応用

基于振动应用的触觉传感的扩展及其在操纵控制中的应用

基本信息

批准号：
22KJ2288
负责人：
米野尚斗
金额：
$ 1.09万
依托单位：
Nara Institute of Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ2288/
关键词：
触覚センサ振動クープマン作用素

项目摘要

皮膚の触覚や柔軟性は、人間の器用さに深く関与していることが生理学的に明らかにされている。しかし、ロボットにとって触覚情報処理と柔軟物制御には大きな課題が存在しており、現行のロボットは極限までこれらの特性をそぎ落としてきた。器用な触覚マニピュレーションの実現に向けて、ロボットに適した形で触覚と柔軟性を付与し制御するための研究として1)振動印加に基づく触覚センシングの拡張と2)マニピュレーション制御への応用を提案する。1)マニピュレーションにおいて把持安定化制御は必須であり、これを実現するための滑り予測手法が求められる。一方、滑り予測のためには接触面の微小な力学的変化を捉えるためハードウェアコストの高いセンサが必要となる。本研究では、振動印加による柔軟構造の変形状態の推定と滑り予測への拡張を提案する。これにより単一の振動覚センサによって指先の滑り現象を捉え把持制御に応用することを可能にする。実験では振動の伝播特性を周波数スペクトルから抽出し、全体滑りが予測可能であることを示した。この成果はロボティクス・メカトロニクス講演会2022にて発表された。2)柔軟構造が持つ非線系ダイナミクスと無限次元性に着目し、深層学習を用いたクープマン作用素によるデータドリブンなモデル化とモデル予測制御を行う。これは柔軟構造の複雑な変形特性を深層学習によって解析すると同時に、器用なマニピュレーションを実現するためのモデルベース制御手法として期待される。柔軟構造とクープマン作用素の親和性を検証する基礎的な実験として、ウレタンフォームで構成された柔軟マニピュレータによる倒立振子を開発し、これのスイングアップ制御においてその有効性を確認した。この成果はSICE Annual Conference 2022にて発表された。

The soft touch of the skin is deeply related to the human body and the physiological aspects. The problem of soft object control and information processing exists, and the characteristics of soft object control and information processing and information processing A study on the application of vibration to the control of vibration in the form of vibration and flexibility; and a proposal for the application of vibration control. 1) Control of stability control must be carried out in advance. A side, slide prediction and contact surface of the micro-mechanical change, to catch up with the need for high temperature This study aims to estimate the deformation state of soft structures due to vibration, to predict the deformation state and to propose the deformation state of soft structures. The vibration of a single unit indicates that the phenomenon of sliding occurs, and the control mechanism is possible. The frequency of vibration propagation is determined by the number of cycles and the probability of prediction. The results of this seminar will be published in 2022. 2)Soft structure is used for nonlinear systems and infinite dimensional properties. Deep learning is used for action. This is a deep learning process for soft structures, and it is expected to be implemented in the future. The basic principle of the affinity test of the soft structure and the inverted oscillator of the soft structure is to confirm the existence of the affinity test. The results were presented at SICE Annual Conference 2022.