ヒトの目的関数推定に基づく外骨格型ロボットのリアルタイム最適制御
ヒトの目的関数推定に基づく外骨格型ロボットのリアルタイム最適制御
批准号:
15J10675
负责人:
石原 弘二
金额:
$1.6万
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份:
2015
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2015-04-24 至 2018-03-31
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英文摘要
本研究の目的は,ヒトの目的関数推定に基づく外骨格型ロボットの新たな制御フレームワークの実現である.そのために本年度は,提案してきたモデル予測制御法の検証として,外骨格型ロボットの一関節に相当する実機一軸ハイブリッドアクチュエータシステムの運動生成を行った.さらに,多自由度ロボットの目的関数を,計測したヒトのデータから推定する枠組みの開発を行い,シミュレーション上の多自由度ロボットにおいて有効性の検証を行った.以下では,それぞれについて述べる.複数のアクチュエータを持つハイブリッドアクチュエータシステムの制御のためには,タスクの達成に必要な各アクチュエータのトルク配分を決定しなければならない.本年度は,このトルク配分を効率よく決定できる新しいモデル予測制御法を実機ロボットへ適用した.異なる周波数の目標軌道に対する軌道追従タスクにおいて,提案法を用いて実時間でトルク配分を決定できることを示した.さらに,実時間での運動生成を可能にしたことで,従来のモデル予測制御法に比べ良い制御性能を示すことを明らかにした.この結果が学術雑誌に採択された.計測したヒトのデータからロボットの目的関数を推定できれば,ヒトのデータからロボットの多様な運動生成が可能になる.本年度では,シミュレーション上の多自由度ロボットの目的関数を,逆最適制御手法を用いてヒトの運動データから推定する方法を開発した.開発した手法の中ではまず,計測されたヒトの運動データをロボットにおいて実現可能な運動データに変換し,逆最適制御手法によって目的関数を推定した.実験を通して,ヒトのスクワットとジャンプの運動データから目的関数をそれぞれ推定できることを示し,推定した目的を用いて,ロボットはモデル予測制御によって実時間で運動を生成できることを明らかにした.この結果が国際会議に採択され,発表を行った.
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Real-Time Model Predictive Control with Two-Step Optimization Based on Singularly Perturbed System
基于奇异摄动系统的两步优化实时模型预测控制
DOI:
--
发表时间:
2015
期刊:
影响因子:
--
作者:
[Koji Ishihara, Jun-ichiro Furukawa and Jun Morimoto, Koji Ishihara and Jun Morimoto, Koji Ishihara and Jun Morimoto]
通讯作者:
Koji Ishihara and Jun Morimoto
A Hierarchical Model Predictive Control Approach to Generate Biped Robot Movements in Real-time
一种实时生成双足机器人运动的分层模型预测控制方法
DOI:
--
发表时间:
2016
期刊:
影响因子:
--
作者:
[Koji Ishihara, Jun-ichiro Furukawa and Jun Morimoto, Koji Ishihara and Jun Morimoto]
通讯作者:
Koji Ishihara and Jun Morimoto
A Forward and Inverse Optimal Control Framework to Generate Humanoid Robot Movements with Hierarchical MPC
利用分层 MPC 生成人形机器人运动的正向和逆向最优控制框架
DOI:
--
发表时间:
2017
期刊:
影响因子:
--
作者:
[Koji Ishihara, Jun-ichiro Furukawa and Jun Morimoto]
通讯作者:
Jun-ichiro Furukawa and Jun Morimoto
DOI:
10.1016/j.neunet.2017.12.010
发表时间:
2018-03-01
期刊:
NEURAL NETWORKS
影响因子:
7.8
作者:
[Ishihara, Koji, Morimoto, Jun]
通讯作者:
Morimoto, Jun