ロボットの位置と力の高精度実現のためのMotion Based Control

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ロボットの運動制御方式として、Motion Based Controlを提案した。この方式では、まずロボットが高速に目標運動を実現するためのフィードフォワード入力を学習制御により獲得する。次に、いくつかの獲得されたフィードフォワード入力から学習制御を使わずに新しいフィードフォワード入力を形成する。問題の設定としては、ロボットの運動パターンを時間と空間によって分類する。まず、空間的軌道が同一で、時間的軌道のみ異なる場合について、Motion Based Controlの定式化がなされ、4つのフィードフォワードパターンから任意の時間パターンが作り出されることが証明された。また、実験においても本研究において購入した6自由度ロボットを利用して、提案する方式の有効性を確認した。この方式を利用すれば、ロボットの時間最適問題を非常に効率的に解くことができる。即ち、従来の最適制御問題では、ロボット等のダイナミクスのパラメータ推定を行った後に、その推定されたダイナミクスについて最適入力が計算されるのが通常であった。ところが、この方法ではパラメータ推定の煩雑さ、パラメータ推定誤差、パラメータ変化などの問題があり、正確な最適制御を簡便実現することが難しかった。本研究で開発された方式を利用すれば、パラメータ推定する必要なく、簡単に時間最適問題を解くことができる。具体的な方式を提案し、実機によって最適問題を検証できる段階にある。次に、時間的パターンが同一で空間パターンが異なる場合についても検討を開始し、基本的なアイデアを形作ることができた。この方式では、厳密な入力パターンを求めず、実質的に有効な近似パターンを求めることにする。具体的なロボット作業において誤差を小さくするためには、どのような空間軌道を学習すべきかが議論された。また実際に、ベルトコンベア作業において、本方式の実用的有効性が確認された。