High-Back Drivable Variable Stiffness Robot Arm that Reproduces Strength and 'datsuryoku' for Human

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人手作業の代替に産業用ロボットを中心とした協働ロボットが導入されてきているが未だ人間のような柔軟性を備えたロボットの実現には至っていない。これは人間が持つ柔軟性(脱力や筋力による力加減)の実現が未達であることにある。特に一般的な産業用ロボットでは減速機を有するアクチュエータが使用されるため、逆駆動性の低下が問題となる。また、比較的剛体であるためバネのような柔軟性が低い問題がある。そこで、本研究では人間が持つ柔軟性を獲得するために、理論的に逆駆動性を解析し、人間支援に最適な逆駆動トルク制御と可変剛性制御に基づいて人間のような脱力と力加減を実現することを目的とする。初年度は、最適逆駆動トルク制御の実現のために、一般的な産業用ロボットの関節モデルである二慣性共振系に対して軸ねじれトルク制御と単慣性化補償器に基づいたバックフォワードドライバビリティ制御を構成し、二慣性共振系モデルの単慣性化状態におけるバックフォワードドライバビリティ制御の検証を行い、任意のバックフォワードドライバビリティ(逆順駆動性)が実現可能なことを実証した。さらに多リンクへの拡張に向けて、負荷側加速度制御によって逆駆動性だけでなく、順駆動性においても慣性値を制御可能とした。これにより脱力に関連する逆駆動性に加えて順駆動性においても制御可能とした。また、筋力による力加減として、二剛性共振系モデルに基づく二剛性型の状態オブザーバについてシミュレーションによる検証を実施し状態量の推定が可能であることを確認した。