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

点击翻译按钮获取中文摘要

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。