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

• 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

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。

在生理上揭示了皮肤的触摸和柔韧性与人类敏捷性深远有关。但是，机器人在触觉信息处理和灵活的对象控制方面面临着重大挑战，当前的机器人将这些特性降至极限。为了实现灵巧的触觉操纵，我们提出了1）基于振动应用的触觉传感的扩展，以及2）在操纵控制中的应用作为一项研究，以提供和控制适合机器人形式的触摸和灵活性。 1）掌握稳定控制在操作中至关重要，并且需要采用滑移预测方法才能实现这一目标。另一方面，为了进行滑动预测，需要高硬件成本的传感器来捕获接触表面的机械变化。在这项研究中，我们提出了由于振动应用和滑动预测而导致的柔性结构变形状态的估计。这允许捕获指尖滑动现象并使用单个振动传感器应用于握持控制。实验从频谱中提取了振动的传播特征，表明总滑坡是可以预见的。结果在机器人技术和机电一体化讲座2022。2）侧重于柔性结构的非线性动力学和无限维度，数据驱动的建模和模型预测性控制，使用库曼运营商使用深度学习进行。预计这将是一种基于模型的控制方法，用于通过深度学习来分析柔性结构的复杂变形特性，同时还可以实现灵巧的操作。作为验证柔性结构与库曼操作员之间的亲和力的基本实验，开发了使用由尿电烷泡沫制成的柔性操纵器的倒摆，并在摇摆控制中确认了其有效性。结果在2022年SICE年度会议上宣布。

项目成果

生体模倣型触覚センサにおける振動印加を用いた初期滑り検知

在仿生触觉传感器中使用振动应用进行初始滑动检测

• 发表时间: 2022
• 作者: 米野尚斗;松原崇充
• 通讯作者: 松原崇充

Deep Koopman with Control: Spectral Analysis of Soft Robot Dynamics

带控制的深度库普曼：软机器人动力学的谱分析

• 发表时间: 2022
• 作者: Naoto Komeno;Brendan Michael;Katharina Kuechler;Edgar Anarossi; Takamitsu Matsubara
• 通讯作者: Takamitsu Matsubara