Abstract

本研究の目的は，実環境において柔軟にタスクを遂行できるロボットシステムを実現することである．そこで，その基礎の確立を目標として，高速化したガウス過程回帰によるリアルタイム制御実験を行うための実ロボットシステムを構築した．本研究で用いたロボットは，柔軟性を制御可能なリニア電磁アクチュエータおよび空気圧シリンダーで構成した動力部により駆動される，二関節筋を持つ筋骨格ロボットで，エンドエフェクタのインピーダンスを変化させるように制御することができる．この性質は，外乱などの入力に対する応答を任意に設計できる可能性を持つ．一方，実環境において活動する場合，ロボットの振る舞いは，ロボット自体の状態だけでなく環境中に存在する多数の物体の影響を受ける．このような状況で，制御量を決定するためには，ロボット自体の状態を計測するセンサ値だけでなく，環境中に存在する物体の状態を計測するセンサ値を用いる必要がでてくる．このような場合，非常に複雑で容易にはモデル化できないため，自由度が大きく，容易に適用可能なシステム同定のメカニズムが必要となる．本研究では，近年，盛んに研究されているノンパラメトリック法の一種であるガウス過程回帰（GPR）を用いたシステム同定（予測モデル）に基づく制御法の確立を目指し，高速化したGPR の性能および，性質を評価した．高速化により，リアルタイム制御の実現の可能性を示唆した．