Human assist control for safe personal mobilities

用于安全个人移动的人工辅助控制

• 批准号: 22H01514
• 负责人: 中村 文一
• 金额: $ 11.07万
• 依托单位: Tokyo University of Science
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H01514/
• 关键词: 制御理論; ヒューマンアシスト; パーソナルモビリティ; 非線形制御; 非線形制御理論; ヒューマンアシスト制御; 制御バリア関数; ロボット制御; 電動車いす

自動車や船舶などの事故が大きな社会問題となる現代において，問題発生時の自動的な安全停止などリスク最小化移行技術が重要技術となってきている．本研究は，零化バリア関数を用いた，入力制約，外乱，システムのパラメータ誤差を考慮した広範囲の社会実装に耐えうる安全アシスト制御理論の構築を行い，電動車いす等に制御則を実装することにより実機実験により制御理論の有効性を示すことが目的である．理論的な研究成果として，時変厳密零化制御バリア関数を定義し、安全アシスト制御を提案した．また，移動体やロボットなど，制御対象の形状を考慮した制御バリア関数設計法として，積分設計法を提案した．また，漸近安定性のアシストが一般的にはほぼできないことがわかり，一方で実用安定性のアシストは容易であることが分かった．理論と実験の融合的な研究成果として，バックステッピングを用いた厳密零化制御バリア関数を提案し，電動車いすの壁面への衝突回避問題に適用し，実機実験により有効性を確認した．入力状態制約安全性厳密零化制御バリア関数(ISCSf-SZCBF)を提案し、電動車いすの衝突回避問題に適用し，実機実験により有効性を確認した．実験的な研究成果として，車両型移動ロボットの壁面への衝突回避問題に対し，障害物との相対的な位置関係の基づくものよりも，一度局所絶対座標系を構成し，その上で衝突回避を行ったほうが，計測誤差の影響が抑えられることがわかった．ヒューマノイドロボットの対象物への接触問題において，制御バリア関数を用いた衝撃を与えない衝突回避制御法に関して実機実験により有効性を確認した．移動体の操作者に対し，安全性の可視化を行うために，ARを用いて，ヒューマンアシスト制御が介入しない入力範囲を画像として操作者に提示するシステムを開発し，移動体の種類を問わない安全アシストシステムを提供できる可能性を示した．

在汽车、船舶事故成为重大社会问题的当今世界，出现问题时自动安全关闭等风险最小化过渡技术已成为重要技术。在本研究中，我们将利用归零障碍函数，考虑输入约束、干扰和系统参数误差，构建能够承受广泛社会实施的安全辅助控制理论，并将控制律应用于电动轮椅、目的是通过实机实验证明控制理论的有效性。作为理论研究成果，我们定义了时变精确零控制障碍函数并提出了安全辅助控制。我们还提出了一种积分设计方法作为控制屏障功能设计方法，该方法考虑了受控对象的形状，例如移动对象或机器人。我们还发现，辅助渐近稳定通常是不可能的，而辅助实际稳定性却很容易。作为理论与实验相结合的研究成果，我们提出了一种利用反步法的严格零控屏障函数，将其应用于避免电动轮椅与墙壁碰撞的问题，并通过实际实验证实了其有效性。我们提出了一种输入状态约束安全严格零控制屏障函数（ISCSf-SZCBF），将其应用于电动轮椅的防撞问题，并通过实机实验证实了其有效性。实验研究成果，针对车载式移动机器人与墙壁的避碰问题，不是基于与障碍物的相对位置关系，而是一次性构建局部绝对坐标系，然后求解避碰发现通过这样做可以抑制测量误差的影响。在仿人机器人接触物体的问题中，我们通过实际机器实验证实了使用控制屏障功能而不施加冲击的防撞控制方法的有效性。为了实现移动物体操作员的安全可视化，我们开发了一种系统，该系统使用 AR 向操作员呈现不受人工辅助控制干预的输入范围的图像，无论移动物体的类型如何。提供安全辅助系统。