2足歩行ロボットのバランス制御
◎ 2足歩行ロボットのバランス制御
これまで、国内を中心とした多くの研究施設で２足歩行ロボットの研究がされてきおり、すでに多くのすばらしい研究成果が示されています。 これまで成功した方法のほとんどすべてはモデルに基づく制御方法(MBC: Model Based Control)と呼ばれています。 この方法は、ロボット自身と床などの環境の詳細なモデルと 零モーメント点(ZMP: Zero Moment Point)と呼ばれる転倒を引き起こす回転力が零となる点を力センサより計測できることを前提としています。 この場合、ロボットや床などの情報が少ない場合や力センサがうまく働かない状況ではうまく動作することができません。 また、ロボットの全身のモデル化は非常に難しいため、単純な集中質量モデルに置き換え制御を行い、 その上で、その質量集中モデルの運動を邪魔しないような 全身運動を計画するという２段階の方法で安定化を図る方法が一般的です。 そこで、本研究室では、MBCとは異なる受動性に基づく制御系(PBC: Passivity Based Control)により、 ２足歩行ロボットを安定化する研究を行っています。一般的に、PBCは、 MBCに比べ、圧倒的に少ないロボットに関する情報で制御することができます。また、 PBCは、MBCよりモデル誤差に対して頑丈であることが知られています。 しかしながら、このPBCの制御系設計は難しいため、歩行ロボットにはほとんど用いられることがありませんでした。 本研究室では、この受動性に基づく方法を用いてロボットのバランスを制御する方法を開発し、 シミュレーションや実験にて、この方法がうまく動作することを確認しています。 この方法は、バランス安定化に対して、従来必要とされた力センサが不要であることが分かっています。 また、地面の傾きや柔らかさに対して頑丈であること、全身運動もバランスと同時に制御できることも確認しています。
◎ ヒューマノイドロボットの多点接触制御
受動性に基づくヒューマノイドロボットのバランス制御系を環境と多点接触する場合に拡張し，実機による実験に成功しました。外乱等を加えても，運動計画無しに柔らかくふるまうことができることが確認できました。
