非線形カルマンフィルタを用いた空気圧ゴム人工筋のオンライン収縮率推定

摘要

空気圧アクチュエータの一種にMckibben型空気圧ゴム人工筋がある．このアクチェータは，軽量，柔軟，耐環境性に優れ，出力重量比が大きいという特徴からリハビリ装置のような福祉機器やロボットのアクチュエータとして期待される．これらの機器を実現するためには，正確な位置決め制御や力制御をおこなう必要がある．従来研究の多くは，レーザー変位計やプーリーを伴うエンコーダなどの計測装置を用いる．しかし，人工筋システム全体の重量やコストを増加させ，人工筋の特徴を無駄にする．論文で用いる数理モデルは，人工筋や電磁弁による非線形特性を考慮した厳密な非線形ハイブリッド系によって構成され，電磁弁を含む一本の人工筋に負荷を加わる系を表現しており，全圧力帯域における人工筋の特性を表せる．またこのモデルは，過渡応答に影響を与える未知パラメータを４つ持ち，事前に観測値から適切なパラメータを推定することにより，動特性を正確に表す．しかしながら，全ての動特性に対し，適切なパラメータを事前に推定することは困難であるため逐次的に推定する手法が必要である．そこで本論文では，精密な数理モデルを用い，状態推定をおこなうことで，人工筋モデルの状態の一つである収縮率と未知パラメータの同時推定をおこない，位置計測のセンサレス化を試みる．まず，この非線形ハイブリッド系に対し，非線形カルマンフィルタによる状態推定の有効性を確認する．具体的には，実機から得られた観測値を用い，オフラインでEnsemble Kalman Filter (EnKF)とUnscented Kalman Filter (UKF)を異なる人工筋に適用し，推定精度と演算時間の二点を比較し，人工筋システムに対する有効性を確認する．そして，実機上でオンライン実装をおこない，計算機上のオフラインで確認した推定精度，演算時間の二点において評価をおこなう．続いて，推定する状態を拡張し，未知パラメータを状態と同時推定することで，逐次的にパラメータの修正がおこなわれ，収縮率の推定精度が向上するよう検討する．具体的には，未知パラメータをUKFの状態値の一部とし，状態推定をおこなう．この際に，桁落ちを防ぐため未知パラメータの対数化をおこない，推定結果を従来手法により求められた推定結果と比較し妥当性を検証した．