退職記念講演
制御屋のロボット工学
立命館大学理工学部
前田浩一
2009年1月30日
構造に着目した制御
x  Ax  Bu
y  Cx
x2
x1
2
v2  x
1
v1  x
D1
D2
M1
台車1
M2
台車2
K2
K1
u
構造に着目した制御2
0

 K M
A 1 1

0

 K1 M 2
u
1
0
 D1 M 1
K1 M 1
0
0
D1 M 2
 ( K1  K 2 ) / M 2
v1
x1
v2
x2


D1 M 1


1

 ( D1  D2 ) / M 2 
0
Coatesグラフ
 0 
1 / M 
1
B
 0 


0


構造に着目した制御3
構造可制御
強構造可制御
u
u
Cactus
Serial Buds Cactus
・係数変動を直接扱え、グラフを用いた直感的理解が容易な
ロバスト制御系設計理論の構築を目指す
ロボットアームのモデルベースド制御
ロボットアームの動特性モデル
M (q)q  h(q, q)  g (q)  
x  T (q)
標準化コントローラ(補償器)
  M (q) J 1 (q)[u  J (q)q]  h(q, q)  g (q)
補償後の動特性モデル
x  u
モデルベースド制御のための技術課題
1. ロボットアームの動特性同定
2. 逆動力学問題の実時間演算
3. 交流モータのトルク制御(電流計測)
ロボットアームの動特性同定
いろいろな試験運動の入力トルクと関節変数データから推定
リンクパラメータ:質量 mi
x
y
z
m
r
,
m
r
,
m
r
一次モーメント i i
i i
i i
xx
yy
zz
二次モーメント J i , J i , J i , J ixy , J ixz , J iyz
1つのリンクにつき10個のリンクパラメータがあるが,これらのす
べてが独立に運動方程式の係数に表れてこない.しかし運動方
程式の係数はすべてリンクパラメータの一次結合の関節変数の
三角関数をかけた形になる.
ロボットアームの動特性同定2
基底パラメー
タ:
運動方程式が表現できる最小個数のリンクパ
ラメータの一次結合
基底パラメータを解析的方法で求める(前田) 数式処理で求める
基底パラメータの個数: 回転関節のみ7N-4β(-2)
直動関節が加わると一般的なリンク1つ
につき4
同定法: 逐次同定法,同時同定法,混合同定法
数種のロボットアームで実証研究
逆動力学問題の実時間演算
演算量: 一般6自由度アームで乗算616回,加減算482回,+
ヤコビ行列の計算(約800積和演算)
アームの型を限定しカスタマイズすると少なくなる.
要求演算時間: 1m sec以下
浮動小数点DSPの利用
MSM6992(22bit,沖電気) 逆動力学 218μsec(PUMA133μsec )
ヤコビ行列 244μsec
当時は世界最速
DSPの問題点:プログラミングの複雑さ,その後C言語が利用できる
ようになったが,開発ツールが高価
現在は1GHz程度のマイクロプロセッサとC言語で同等の時間で
演算可能
交流モータのトルク
・技術課題というよりはモーターメーカーのポリシーの問題であ
るが,大学の研究者にとっては最も難しい問題
・標準化コントローラも含めてオープンコントローラの提唱
・研究室でドライバの製作を試みたが失敗(餅は餅屋)
ロボティクス学科の創立
立命館大学に移る(1992 情報工学科)
ロボット工学とは(教育、研究分野として学科設立に必要性)
ロボット: 人に適合する自律汎用人工物
ロボット工学主要3分野: ロボットシステム技術
ロボット知能化技術
マン・マシンインターフェイス技術
ロボット知能化技術
知能: 未知あるいは変化する状況に対処して目的を達成
できる能力
ロボット知能: 環境認識知能
作業知能(計画知能、実行知能)
作業実行知能: ロボットが作業対象や環境の不確定要因
に直面
タスク理解が1つの方法論
タスク理解
ロボットアームで組み立て作業等の対象や環境との接触を伴う
いろいろな作業を行えるようにすることが目標
タスク理解: 作業を数理的、力学的に解析し、想定される不確
定要因まで含めた作業のモデリングを行い、不確定要因があっ
ても目的の作業を遂行できるフィードバック策(センシング策と制
御策)をロボットが実行可能な範囲で見つける。
不確定要因: 拘束条件の変化、物性値パラメータ
タスク理解2
・タスク理解の一般的方法はない。タスク毎に研究し、その
成果と経験を蓄積する。
・実証が不可欠
タスク理解の実証研究: ブロックの押し付け滑らし作業
クランクまわし作業
(ねじ締め、3次元ペグの挿入)
ロボットの実行能力
運動・力・インピーダンス制御
の必要性
運動・力・インピーダンス制御
ロボットの動特性

xr

Pt (s)






x
GP (s)

Pf (s)
fr
Ft (s)
力センサ
Ff (s)
xe

e
Ge (s)
環境のインピ
ーダンス
f
運動・インピーダンス制御と力・インピーダンス制御の切替が容易
モデルベースド制御の実証研究

6自由度アームJs‐2のモデルベースド制御に基づく
運動・力・インピーダンス制御
ロボット作業実習用、アームは川重製Js‐2、ドライバとコ
ントローラは日立製
運動制御は良好(イライラ棒コンテスト)。
力・インピーダンス制御は方向性があまり良くない。
原因:減速機の摩擦トルクが軸毎に異なり、手先力センサ
では対応できない。
軸トルクセンサの開発
(センサ自体がバネ効果を持ち、それによる振動より計測
地の収束が遅いことが問題点として残る)
モデルベースド制御の実証研究2
・ 3自由度パレタイザ(可搬重量50Kg)のモデルベースド
運動制御(オークラ輸送機受託研究)
運動軌跡から逸脱せず手先の加減速・緊急停止を入力制
限内で行う。
結果は良好。
モデルベースド制御を用いて初めて可能となり、
その優越性が実証できた。
最近の研究
・環境の動特性試験機の開発
・人指の機械特性の測定
・パワーアシストキャリーカートの開発
・マークドビジョンによる移動物体の追跡
・空気圧浮上ガントリーの精密速度制御
(東レエンジニアリング受託研究)
大学はそもそも何をする所か
・存在意義、社会的使命、在学することの意義(学生)
・難しい問題ほど基本に戻り簡明な策を。
・大事は理をもって決し、小事は情を持って接す。
・経験(歴史)に学ぶ。(評価が大事)
(人は現実を見たいものしか見ないーカエサル)
・信なくば人立たず。(粗にして野であったが卑ではなかった)
・法は精神が大事
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