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

基于人体目标函数估计的外骨骼机器人实时最优控制

• 批准号: 15J10675
• 负责人: 石原 弘二
• 金额: $ 1.6万
• 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: 2015
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2015-04-24 至 2018-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15J10675/
• 关键词: モデル予測制御; 逆最適制御; 多自由度ロボット

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．

The purpose of this study is である, ヒト, the objective is to infer the number of the に basis づく exoskeleton type ロボット, a new たな fabrication フレ, ムワ, <s:1>, and the actual occurrence of である. そ の た め に は this year, proposal し て き た モ デ ル to our royal method の 検 card と し て, outer skeleton type ロ ボ ッ ト の section a masato に quite す る be machine one axis ハ イ ブ リ ッ ド ア ク チ ュ エ ー タ シ ス テ ム の movement generated line を っ た. さ ら に, multi-freedom ロ ボ ッ ト の purpose masato を, measuring し た ヒ ト の デ ー タ か ら presumption す る 枠 group み の open 発 を い, シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の more degrees of freedom ロ ボ ッ ト に お い て have sharper sex の 検 line card を っ た. The following で それぞれに, それぞれに, それぞれに て て て describes べる. Plural の ア ク チ ュ エ ー タ を hold つ ハ イ ブ リ ッ ド ア ク チ ュ エ ー タ シ ス テ ム の suppression の た め に は, タ ス ク の reached に な all necessary ア ク チ ュ エ ー タ の ト ル ク partition を decided し な け れ ば な ら な い. This year は こ の ト ル ク partition を sharper rate よ く decided で き る new し い モ デ ル to our royal method を be machine ロ ボ ッ ト へ applicable し た. Different な る cycle for の target orbit に す seaborne る orbit after 従 タ ス ク に お い て, を proposal method with い て be time で ト ル ク partition を decided で き る こ と を shown し た. さ ら に, be time で の movement possible に を し た こ と で, 従 to の モ デ ル to our royal method に than good べ い suppression performance を shown す こ と を Ming ら か に し た. <s:1> results が academic 雑 journal に adopted 択された. Measuring し た ヒ ト の デ ー タ か ら ロ ボ ッ ト の purpose masato number を presumption で き れ ば, ヒ ト の デ ー タ か ら ロ ボ ッ ト の many others な movement possible に が な る. This year で は, シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の more degrees of freedom ロ ボ ッ ト masato several を の purpose, method of inverse optimal system equestrian を with い て ヒ ト の movement デ ー タ か ら presumption す る method を open 発 し た. Open 発 し た technique in の で は ま ず, measuring さ れ た ヒ ト の movement デ ー タ を ロ ボ ッ ト に お い て may be presently な movement デ ー タ に variations in し, inverse optimal system method of equestrian に よ っ て purpose masato number を presumption し た. Be 験 を tong し て, ヒ ト の ス ク ワ ッ ト と ジ ャ ン プ の movement デ ー タ か ら purpose masato number を そ れ ぞ れ presumption で き る こ と を し, presumption し aim た を い て, ロ ボ ッ ト は モ デ ル to our royal に よ っ て be time で sport を generated で き る こ と を Ming ら か に し た. The が results of the が international conference に adopted 択され, and the table released を rows った.

项目成果

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

• 发表时间: 2015
• 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

• 发表时间: 2016
• 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

• 发表时间: 2017
• 作者: Koji Ishihara;Jun-ichiro Furukawa and Jun Morimoto
• 通讯作者: Jun-ichiro Furukawa and Jun Morimoto

An optimal control strategy for hybrid actuator systems: Application to an artificial muscle with electric motor assist

• 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