姿勢制御
やわらかいバランスと転倒回避
研究目的
バランス（姿勢制御）は直立２足歩行を行うヒトにとって基本的な運動能力の一つです。ヒトは姿勢の制御なしでは日常の作業はいうに及ばず、まとも に歩くことさえできません。医者や生理学者を中心に研究が行われており、その過程で様々な仮説と人体実験による検証がなされてきました。たとえば生理学の 分野では、外乱に対する反射がAnkle strategyあるいはHip strategy であるとか、姿勢制御が可変剛性になされているのかあるいは高次中枢からの直接的な運動指令からなされているのかといった議論があります。
ヒトは超多自由度系であり、個々の筋運動指令を実時間で決定しています。同様の身体的複雑さをもつコンピュータモデルやロボットを用いて、姿勢制 御や歩行運動を考えたとき、座標変換や内部モデルを伴う計算等が必要になります。
そこで、本プロジェクトではロボティクスあるいは制御工学に深く根ざし、身体の数理モデルを用いたマクロ的な観点から姿勢と歩行の合目的な制御メ カニズムを探っています。本研究における我々の立場は、少なくともヒトと同じ身体能力を持つモデルでヒトと同様な挙動が再現できなければ、ヒトの運動生理 を理解したことにはならないし、リハビリなどの医療応用への展望も開けないであろうという考えです。本研究で得られた成果を時系列順に下記に紹介いたしま す。
全身トルク制御
ヒトは関節の力（トルク）を自在に制御します。CB-iは全身に力センサを備えています。本研究では、まず力センサの情報を使って関節トルクを正 確に制御するためのアルゴリズムを開発しました。移行、本研究では、トルクを制御入力として様々なアルゴリズムを実装していきます。こうすることで、 ニュートン力学に基づく動力学シミュレータとの整合性が保証され、シミュレーションと実機との違いを全く意識せずに研究を行うことができます。
本アルゴリズムを使えば、ロボットはたとえば四肢を無重力状態にすることができます（動画参照1）。 このときロボットは外力に逆らわずに倣う非常にしなやかな挙動を示します。力学の分野ではこれを受動性と呼びます。
（動画参照1）
接触力制御
ヒトは環境と複数の接触点で力の相互作用を行い、凹凸路面でも安定に立つことができます。本プロジェクトでは、冗長な関節を持つヒューマノイドにおい て、接触力を最適に制御するアルゴリズムを開発しました。計算の流れは次の３つです。
- 環境に加える望ましい床反力を計算します。
- 複数の接触点に最適に分配します。
- その接触力を関節トルクに分配します。
このアルゴリズムを用いて、抗重力成分を両足の接触点に配分すると、ロボットはあたかも凸凹路面におかれた粘土の塊のような柔軟な挙動を示します。
バランス制御
望ましい重心の運動目標（加速度・速度・位置）を指定して、それを実現するための床反力を計算します（フィードフォワード、フィードバック制御形式）。 これを上記アルゴリズムの１）に代入します。
上記３つの運動目標値を零に指定するとバランス制御となり、例えば動くシーソーの上でも安定に バランスすることができます。（動画参照2）
（動画参照2）
バランス制御に関節のパターンを重畳することでダンスやス テッピングを行うこともできます。（動画参照3）
（動画参照3）
転倒回避とロバスト歩行への展開
生理学の分野で議論されている３つの転倒回避戦略を制御論的に考察し、これらをヒューマノイドロボットにおいて実装しました。
これは強く前に押されたときに主に上半身の回転を使って体勢を立て直そうとする運動（急ブレーキのかかった電車の中で立っている時を想像して下さ い）です。バランス回復が難しいと判断したときに足を踏み出して、次の支持状態でバランスを回復します（動画参照4）。ここで遊脚足の投影点と支持点とで重心の投影点をちょうど2分するように制御しています。このとき遊脚の運動は重心の倒れ込む運動と 完全に位相が同期します。（フェーズロック）
（動画参照4）
※次のシミュレーション（動画下参照）は外乱の大きさによって自動的に足が踏み出される様子を示 しています。
さらに外力に対してロバスト（頑健）な歩行は、両足・片足における全身バランス制御と転倒回避のための踏み出しを足し合わせることで実現できることがわ かりました。ここでバランス制御をOFFにすると、上で述べたような無重力状態になりますので、ヒューマノイドロボットは与えられた接触状態のもとで次々 と足を繰り出しながら等速直線運動を行います。
もし外部から強い外乱が加えられれば、その方向に移動します。つまりヒューマノイドロボットはあたかも ボールが転がるように移動することになります（大域的な安定性）。歩行スピードを制御したい場合は、バランス制御の速度目標値を指定すれば可能となります （大域的な漸近安定性）。（動画参照5）
（動画参照5）
今後の展開
運動支援・リハビリ用パワースーツへの応用
本研究で得られたアルゴリズムはパワースーツの自律アシスト制御に直接応用できます。 今後、装着者の運動意図を学習によって獲得するアルゴリズムを開発することにより、即応的な作業支援またはリハビリへの応用を目指します。
様々な環境における全身運動生理の探求
宇宙空間を含めた様々な環境におけるヒトの全身運動制御に関して、生理学者や医者との連携を深めながら制御アルゴリズムを実験的に探求します。姿勢 と歩行の様々な生理学的仮説を検証するためのツールとして等身大ヒューマノイドを活用する予定です。
