構造的に弾性のあるヒューマノイドロボットの関節空間制御

核心概念

本稿では、3Dプリントされた弾性連結機構を持つヒューマノイドロボットPANDORAの関節制御戦略について述べています。この戦略では、外乱オブザーバー（DOB）を用いて、3Dプリント部品のシステム同定を必要とせずに、構造的弾性部品からのモデル変動を処理します。

要約

構造的に弾性のあるヒューマノイドロボットの関節空間制御

本稿では、構造要素にコンプライアンスを持たせた設計のヒューマノイドロボットPANDORAの関節制御戦略について述べています。従来のアプローチではアクチュエータハウジング内部に弾性を設計していましたが、PANDORAの構造要素は負荷がかかるとコンプライアンスを持つ、つまり構造的に弾性を持つように設計されています。アディティブマニュファクチャリングの迅速な設計という利点を維持するために、この関節制御戦略では、理想的な弾性アクチュエータからモデル化された外乱オブザーバー（DOB）を採用しています。このロバストコントローラは、構造的に弾性のあるコンポーネントからのモデルのばらつきを外乱として扱い、3Dプリント部品のシステム同定を不要にします。これにより、機械設計エンジニアは、関節コントローラからの継続的な調整を必要とせずに、3Dプリントされたリンケージを繰り返し設計することができます。コントローラを検証するために、2組のハードウェアの結果を示します。最初の結果セットは、モデル化されていない1自由度、10kgの重りを付けた振り子を駆動する理想的な弾性アクチュエータテストベッドで実施されました。結果は、DOBが大きなモデルのばらつきを処理できるという主張を裏付けています。2番目の結果セットは、PANDORAの12自由度の下半身で行われたロバストバランシング実験からのものです。オペレータが骨盤に50Nのプッシュを加えている間、ロボットはバランスを維持し、左脚のアクチュエータ追従結果を示します。

PANDORAは、下半身に12自由度、上半身に20自由度を持ち、身長1.9m、体重49kgです。下半身は完全に構築されており、THORやESCHERから転用されたリニアアクチュエータを使用して駆動されます。THORとESCHERのヒューマノイドロボットはアルミニウム、スチール、チタンの部品で設計されていましたが、PANDORAはアルミニウムとPLA+製の3Dプリント部品を組み合わせたハイブリッド設計を採用しています。構造部品に3Dプリントを採用したことで、従来機に比べて部品点数を50%以上削減し、組み立て時間も2人でわずか8時間に短縮することができました。PANDORAの下半身は1自由度と2自由度の関節で構成されており、股関節ヨー/ロールと足首ピッチ/ロールは2つのアクチュエータのセットで同時に制御され、股関節と膝のピッチはそれぞれ単一のアクチュエータで制御されます。
THORとESCHERでは、関節はリニア弾性アクチュエータを介して駆動され、チタンバーがコンプライアンス機構として機能していました。PANDORAでは、このコンプライアンス機構を廃止し、リンケージ自体がコンプライアンスを提供するように設計されています。本稿では、リンケージの一部が負荷がかかるとコンプライアンスを持つように設計されているという考え方を捉えるために、「構造的弾性」という言葉を使用しています。図2に示すように、アクチュエータの取り付け点は、個々のリンケージの静的負荷と、バランシング中のロボット全体の動的負荷を通じて慎重に設計されています。しかし、負荷のかかった3Dプリント部品の性能をモデル化し、予測するためには、まだかなりの量の研究が必要です。今後の研究では、この設計アプローチについて、より大きなロボットシステムのAMのための設計ヒューリスティクスに焦点を当てて議論する予定です。一般的に、印刷材料、印刷設定、部品設計は、特に状態推定と制御において、ロボットの性能に大きな影響を与える可能性があります。
本稿では、3Dプリントされた部品の厳密なモデリングを必要とせず、さまざまな弾性ロボットシステムに一般化できる関節制御戦略を紹介します。

抽出されたキーインサイト

Joint-Space Control of a Structurally Elastic Humanoid Robot

by Connor W. He... 場所 arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.11734.pdf

深掘り質問

この関節制御戦略は、他のタイプのロボット、たとえば4足歩行ロボットや産業用マニピュレータに適用できますか？

はい、この関節制御戦略は、4足歩行ロボットや産業用マニピュレータなど、他のタイプのロボットにも適用できます。
この論文で紹介されている関節制御戦略の核となる要素は、外乱オブザーバー（DOB）と仮想インピーダンス制御です。DOBは、構造的な弾性要素を含む、モデル化されていないダイナミクスを補償します。これは、正確なシステムモデルの取得が困難な場合に特に有効です。一方、仮想インピーダンス制御は、ロボットの関節に弾性のある振る舞いを模倣することで、外部からの力に対してロボットが安全かつ柔軟に対応できるようにします。
これらの制御手法は、ロボットの種類に依存しません。

4足歩行ロボットは、不整地歩行時の衝撃吸収やエネルギー効率の向上などのために、関節に弾性要素を組み込むことが多く、DOBと仮想インピーダンス制御は効果的です。
産業用マニピュレータでは、作業対象物との繊細な相互作用や、安全性の確保のために、コンプライアンス制御が求められるケースが増えています。この場合にも、DOBと仮想インピーダンス制御は有効な解決策となります。
ただし、ロボットの種類や用途によって、制御パラメータの調整や、追加の制御要素が必要になる場合があります。たとえば、高速な動作が求められるロボットでは、より高度な制御アルゴリズムが必要になることがあります。

構造的弾性を持つロボットの設計と制御における将来の課題は何ですか？

構造的弾性を持つロボットの設計と制御は、従来の剛体ロボットとは異なる課題が存在します。主な課題は以下の通りです。

モデリングとシミュレーションの高度化: 3Dプリンティングなどの製造プロセスにおけるばらつきや、材料の非線形特性を考慮した、より高精度なモデリング手法の開発が必要です。また、複雑な構造弾性体の動特性を効率的にシミュレーションする手法の開発も重要です。
センシング技術の向上: 関節の変形や、ロボットに加わる外力を高精度かつ高速に計測できるセンサの開発が求められます。特に、柔軟な素材にセンサを埋め込む技術や、分散型センシング技術の進歩が期待されます。
制御アルゴリズムの進化: 構造的弾性体の非線形性や不確かさを考慮した、より高度な制御アルゴリズムの開発が必要です。特に、学習ベースの制御手法や、適応制御手法の適用が期待されます。
設計最適化手法の開発: 構造、センサ配置、制御パラメータを統合的に最適化することで、ロボットの性能を最大限に引き出す設計手法の開発が求められます。トポロジー最適化や、進化計算などの手法の適用が考えられます。

これらの課題を克服することで、構造的弾性を持つロボットは、より柔軟で、環境適応能力が高く、安全なロボットの実現に貢献すると期待されています。

構造的弾性とコンプライアンス制御の進歩は、人間とロボットの相互作用にどのような影響を与えるでしょうか？

構造的弾性とコンプライアンス制御の進歩は、より自然で安全な人間とロボットの相互作用（HRI）を実現する上で、大きな可能性を秘めています。

安全性向上: 従来の剛体ロボットは、衝突時に人間に危害を加える可能性がありました。しかし、構造的に弾性のあるロボットは、衝撃を吸収できるため、安全性が飛躍的に向上します。これは、介護や医療など、人間と密接に接触する必要がある分野でのロボット活用を促進するでしょう。
自然な動作: 人間の身体は、骨や筋肉、皮膚など、多くの弾性要素から構成されています。構造的弾性を持つロボットは、人間に近い自然な動作が可能となり、親近感を与えるとともに、より直感的で円滑なコミュニケーションを実現する可能性があります。
繊細な作業: コンプライアンス制御の進化により、ロボットは力加減を繊細に調整できるようになります。果物の収穫や、精密機器の組み立てなど、これまでロボットでは難しかった作業を人間と協力して行うことが期待されます。
身体的支援: 構造的弾性とコンプライアンス制御は、装着型ロボットや、リハビリテーションロボットなど、人間の身体機能を支援するロボットの開発にも大きく貢献します。人間の動きに自然に追従し、必要な時に適切な力を加えることで、より効果的な支援が可能になります。

これらの進歩により、ロボットは人間の生活空間により深く入り込み、様々な場面で人間をサポートする存在になると期待されています。