立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第30号) 2021

［ 研究助成 (A) ］

状態観測器とマルチセンサ情報の統合に基づく動作の手づたえ教示
Hand guidance teaching for motion based on integration of state observer and multi- sensor information
2201016

研究代表者

中央大学

理工学部

助教長

津裕

己共同研究者

中央大学

理工学部

教授

橋本

秀紀

これに対し，遠隔操作技術の一つであるバイ[研 究 の 目 的］

ラテラル制御を用いて動作の保存と再現を行う
近年，多くの国で少子高齢化が進行しつつあ

モーションコピーシステム (MCS) が提案さり，これに伴う労働人口の減少および熟練技術れている。バイラテラル制御では，マスタシスの消失は深刻な問題である。これらの問題を解テムとスレーブシステムの二つのシステムの間決するためにはロボット技術による人間の代替で軌道の同期と作用・反作用の法則を人工的にが重要な課題となる。ロボットを用いて人間の実現することで，人間が操作するマスタシステ

熟練技術を継承するには，図 1 のように，ロムの動作をスレーブシステムへ伝達することがボットに人間の動作を記録させることと，再現可能である。これによって記録された軌道と力させることが必要になる。の情報を用いてスレーブシステムを制御するこ

従来のロボットへの動作の教示方法として，とで記録された動作が再現される。スレーブシ

装置やロボットに対して直接人間が動作を行う

ステムへの外部からの入力は保存時と再現時で方 法 (PHD : programing by human demon-等しくなるため，MCS により高精度に動作をstration) が存在している。しかし，この方法再現することが可能となる。

では動作の保存時には人間によりロボットに力ロボットが直接人間を“手づたえ”で誘導すが加えられるが，再現時ではロボットが自律しることで動作の訓練を行う方法も対案されていて動作を行うので，動作の保存時と再現時で，る。ロボットによる“手づたえ教示”は動作のロボットへ入力される力が異なってしまう。そ訓練だけでなく，リハビリテーションなどにものため，たとええ対象物の状態が同じであって応用されている。
これまでに MCS による動作の手づたえ教示も高精度な動作の再現を行うことは困難である。

手法がいくつか提案されている。しかし，図 2に示すように，従来手法では，マスタ・スレーブシステム双方を用いた手づたえ教示システムであった。これは，従来の外力推定のための反作用トルクオブザーバに基づく力センサレス制
御では，マスタ・スレーブシステムのどちらか
図1

手づたえ教示の概要図

一方のシステムだけでは，動作の再現時にロ― 1 ―立石科学技術振興財団の関節に搭載されている位置センサの情報を取得することにより教示者が行った動作の軌道の情報を記録する。さらに，対象物からの反作用力の計測には力センサを使用し，訓練者によって加えられる外力を，状態観測器である反作用力オブザーバにより推定する。これにより，対象物への接触のための力制御系と，訓練者が加える力に対する制御系を独立に設計することが可能となる。本研究により，人からロボット，ロボットから人への動作教示を実現することが可能となる。
[研究の内容，成果］
図2

MCS による手づたえ教示の概要図

1．動作の記録と再生による教示
1. 1

バイラテラル制御による動作の記録

人間の動作を記録するためのバイラテラル制
御の制御目標は次式で表される。
f +f =f =0q−q=q



=0

(1)
(2)

ここで，f, q, m, s, ext, cmd は，それぞれ力 (トルク)，位置 (角度)，マスタシステム，スレー
ブシステム，外力，指令値を表す。式(1) はマ
スタ・スレーブシステム間での人工的な作用反作用の法則の実現を表し，(2)式は位置の同期を意味している。特に加速度制御に基づく 4
図3

チャンネル型バイラテラル制御 [1]により，透明提案する手づたえ教示の概要図

性の高い力覚伝送が実現可能となるため，本研ボットに加えられる外乱が，対象物の変化によ

究では本制御系を用いる。これにより動作中のる外力の変化の影響なのか訓練者によって加え軌道と力の情報を記録する。

ら得る外乱なのかを分離できないため，対象環そして記録された軌道と力情報をスレーブシス

境の大きさなどの変化への柔軟な適応と，訓練テムに入力することで，高精度に動作の再現を者の手づたえ教示の双方を正確に実現すること行うことが可能となる [2]。

が困難である。

1. 2

手づたえ教示における環境外乱

そこで，本研究では状態観測器による推定外マスタシステムの力情報だけでなく，スレー力情報と力センサを含むマルチセンサ情報を統ブシステムの力情報を記録しておくことで，元合した動作再現補償により，対象環境の変化への軌道または力をロバストに再現するための補の適応と動作教示を同時に実現することを目的

償器を構成する方法が存在しているが [3]，外力とする。図 3 のように，本研究では，ロボットを推定する状態観測器である反作用力推定オブ― 2 ―Tateisi Science and Technology Foundation

ザーバを用いる。動作の訓練時の外乱および外分離して推定することが困難である。

力は次式で表される。
f =ff

+δf+f+f= Z  s +δZ  s  q=f(3)+δf




(4)

ここで，Z s, δ, 添え字 S, var, load はそれぞれ
対象環境の機械インピーダンス，記録時と再現時の変化，記録変数，パラメータ変動，負荷力

2．提案する手づたえ動作教示 1)
そこで，本研究では，力覚センサと反作用力
推定オブザーバを活用することにより，外力と訓練者が加える外乱を分離して動作再現のための補償器を実現する手法を提案する。力センサを用いた環境外乱の推定値は以下で表される。

を表す。式(4) のように，保存時と再現時の力ˆƒ =G s  f −f +G s  Z  s  δq ( 9 )の変動は環境インピーダンスの変動として表す=−G s   δZ   s  q+Z  s  δq

ことができ，これを環境外乱として，以下で定義することができる。

ここで，添え字 sen はセンサによる計測値を(5)f =−δZ  s  q=Z  s  q−f この環境外乱を補償することで，動作の軌道または，接触力を高精度に再生することが可能となる。反作用力推定オブザーバを用いた環境外乱の推定値は以下で表される。
ˆ ƒ表す。(10)式右辺第 1 項はインピーダンス変動による外乱，第二項は位置の変動による外乱を表す。力センサを用いることにより，訓練者が加える力f の影響を受けることなく環境外乱の推定が可能となる。δq が微小であるとき，環境外乱を打ち消し軌道をロバストに再生すた=G  s   Z  s  q +δq−f(10)

めの補償値は以下で表される。

ˆˆ=ƒ −ƒ +G s  Z  s  δq ( 6 )ˆq=G s  ƒ Kˆ
ˆ=− 2 ƒ −ƒ s +K s+K ˆ

ここで，G s  および ■ はそれぞれローパスˆ 

フィルタおよび推定値を表す。ƒ

について
ˆ(11)

は記録された情報を用いればよいが，ƒ はパここで，Gs, K  , K  および K  はそれぞ

ラメータ変動と外力以外の負荷力を同定し差しれ，軌道再現のための補償器，力フィードバッ引かなけらばならない。

クゲイン，速度フィードバックゲインおよび位ˆˆ置フィードバックゲインを表す。本補償器とマˆƒ =G s  f −msqˆ⋅ −ƒ −ƒ  (7)
ここで，f

スタシステム側の位置センサによって取得され記録された軌道情報を用いることで，ロバストは外乱補償値も含んだ推力参照値な軌道再現が可能となる。これにより，訓練者である。しかし，訓練者への動作の手づたえ教がスレーブシステムに触れて，記録された軌道示を想定した場合，負荷力には訓練者が加えるに倣って動作を実行することにより，繰り返し力fが含まれる。

訓練を行うことが可能になる。
(8)f =f +f +f +f 摩擦力 f


，重力 f



，コリオリ力 f

は同定試験やモデルから推定することが可能であるが，訓練者が加える力fは未知の外乱であるため，推定が困難であるとともに，外力f  とf  はただし，本補償器だけでは対象環境までの距離や大きさなどの変動が生じた際には，対象へ届かなかったり，過剰な接触力が生じてしまい正確な接触動作の再現が困難となる。そこで，接触力再現のための補償器も力センサの情報を用いて次式で得られる。

― 3 ―立石科学技術振興財団

ˆq =G  s  ƒ −G s  Z  s  δq=1ˆˆ
 ƒ −ƒ k s 2+k sq≈q+q +q=q+(12)

ここで，G  s ，k  およびk  はそれぞれ，+接触力再現のための補償器，力補償ゲインを表(16)1ˆˆ ƒ −ƒ k s 2+k sσˆˆ ƒ −ƒ M s 2+Ds+K (17)す。(11)式と (12)式の補償器により，手づた(16), (17)式で表されるように，σ =0とすれば，えにより訓練者へ動作教示しつつ，対象環境のスレーブの位置応答は記録されたマスタの位置変動に対して柔軟に接触動作を実現することが応答と環境変動の補償値分の出力に固定される。

可能となる。これにより，訓練者は教示者がそこれにより環境変動への柔軟な適応と訓練者への場にいなくとも，対象環境に対して実行されの動作の手伝え教示が同時に実現できる。また，る動作を確認しながら，繰り返し訓練を行うこ

σ =1とすれば，訓練者の動作を反映するためとが可能となる。の制御器がアクティブとなり，訓練者への拘束さらに，繰り返し記録された動作を手づたえ力が下がり，能動的な訓練が可能となる。また，により教示することで，訓練者の習熟度が向上

拘束力はインピーダンスM s 2+Ds+K  によりしてきた段階で，元の動作への拘束度を下げ，調節することができる。(17)式より，教示者と記録された動作に倣うだけでなく，訓練者の動訓練者が入力する力の差分が再生される動作に作を再生される動作に反映することで訓練者が現れるため，正しい動作が実施されていなけれ能動的に訓練の段階を進めることも想定できる。

ば，訓練者はインピーダンスによって生じる拘訓練者の動作を反映するための制御器を以下に束力を知覚するとともに，出力軌道にその差分示す。

が現れる。そして，習熟度が向上されるにつれて，再現される軌道は元の動作に近づき，訓練q=G s   ƒ − ƒ −ƒ ˆˆˆ

者は環境インピーダンスのみを知覚することに=σˆˆˆ ƒ − ƒ −ƒ M s 2+Ds+K tなる。

≈σtˆˆ ƒ −ƒ M s +Ds+K 

び反作用力推定オブザーバの情報を統合した制2(13)ここで，σ  は 0 または 1 の値をとる変数であり，M s 2+Ds+K  は教示者と訓練者の加える
力 の 誤 差 に 対 す る イ ン ピ ー ダ ン ス で あ る。

以上のように，提案する位置・力センサおよ御器により，手づたえによる動作の教示が実現される。

3．実験(11), (12), (13)式で表される補償器を統合す

図 4，図 5 に示すように，力覚センサ (BFSることで，提案する動作の手づたえ教示のため

030XS501, Leptrino Inc.) を 搭 載 し た ダ イ レの加速度参照値は以下である。

ク ト ド ラ イ ブ モ ー タ (MDS-7018, Microtech
Laboratory Inc.) によって構成される 1 自由度

q̈=−K   ƒ +ƒ ˆ

ˆ=+C  s   q

+q −q+sq =q+q +q

2 (14)(15)

および 2 自由度マニピュレータを用いたマスタ・スレーブシステムを製作し，本研究で提案するシステムの有効性を確認するための実験を実施した。動作の記録時，操作者はマスタ・スロバストな加速度制御により，位置応答は以下

レーブシステムを介して対象物に対して接触動となる。

作を行う。訓練者への動作の教示の際，保存動― 4 ―Tateisi Science and Technology Foundation

図41 自由度マスタ・スレーブシステム

図7

図5

提案手法による手づたえ教示 (13 式なし) 1)

2 自由度マスタ・スレーブシステム

図8

提案手法による手づたえ教示 (K  あり)め，超過力が発生している。
これに対し，図 7 は提案手法において (13)式を実装していない場合の結果を示している。
従来手法とは異なり，補償器によって接触力の調整がされるため，対象物の大きさが異なって図6も保存時の接触力を高精度に再現することを達

補償器無しの場合の手づたえ教示 1)成している。また，力制御とは異なり，訓練者作の再現を行うマニピュレータによって訓練者による外乱が加えられても保存時の軌道から逸は誘導されながら対象環境に対して接触動作を脱していないことが分かる。これは，提案手法行う。教示時には動作の記録時よりも大きい対が訓練者が加える力に対して無限の (十分に高象物に対して接触動作を行う。比較として，補い) 制御剛性を有しているためである。これら

償器を実装しない動作再現システム (従来法)の結果から，提案手法は対象物の変化への適応の実験も実施する。図 6 は補償器を用いない場と再現時における外乱に対するロバスト性の向合の従来の動作再現システムによる手づたえ教上を同時に実現可能であることが確認できる。

示の実験結果を示している。訓練者を誘導する

図 8 は訓練者が加える力に対して正の剛性を有ため，訓練者の力がアクチュエータに加えられするシステムの結果を示している。訓練者が保ているが，力制御に比べて軌道の逸れは小さく存時の操作者が加えた力と異なる力を加えた場なっている。しかし，対象物が保存時よりも大合 (力加減を誤った場合)，訓練者の力の影響きいにもかかわらず，押込み量が変わらないたが再生される動作に反映される。ただし，訓練― 5 ―立石科学技術振興財団

上すると拘束力を次第に知覚しなくなる制御器を実現することができた。
[今後の研究の方向，課題］
研究期間内において，状態観測器とマルチセンサ情報の統合に基づく動作の手づたえ教示のための基盤となる補償器および制御器を導出し，その有効性を実験により確認することができた。
図9

今後は，本制御系を把持動作や操り動作に対し提案手法による手づたえ教示 (K  なし)て拡張する予定である。
者の入力に対して正の剛性を有しているため，さらに，本システムを用いた場合と用いない訓練者が力を加えていない場合および正しい力場合について，実際に特定の動作の訓練を繰りが加えられている場合には元の軌道に戻り，元返し実施し，動作の習熟度に関して比較およびの動作の再現が行われる。これに対し，図 9 は評価を行う必要がある。

訓練者による外乱に対する制御剛性が零となる補償器を実装した提案手法の結果を示している。

[成果の発表，論文等]

これにより，訓練者が加えた力全てが再現さ

1 ) Yuki Nagatsu, Hideki Hashimoto, “Hand-guideれた動作に反映されるとともに，訓練者は保存Training Based on Integration of Force Information

時の操作者が加えた操作力を知覚することがで

Obtained by Sensor and State Observer,” The 30 th

きる。これにより訓練者は動作の習熟度を知ることが可能となる。

International Symposium on Industrial Electronics(ISIE2021), TS-22.6, 2021.
[参 考 文 献]

4．まとめ
本研究では状態観測器による推定外力情報と[ 1 ] W. Iida and K. Ohnishi, “Reproducibility andoperationality in bilateral teleoperation,” The 8th力センサを含むマルチセンサ情報を統合した手IEEE International Workshop on Advanced Motion

づたえ動作教示システムを提案した。力センサ

Control, AMC ʼ04, pp. 217-222, Mar., 2004.と反作用力推定オブザーバを活用することにより，訓練者による作用力と環境からの反作用力を分離し，対象環境の変化への適応と動作教示を同時に実現することが可能となった。さらに，訓練者の習熟度に応じて，訓練の補助のための[ 2 ] Y. Yokokura, S. Katsura, and K. Ohishi, “Stabilityanalysis and experimental validation of a motioncopying system,” IEEE Transactions on IndustrialElectronics, vol. 56, no. 10, pp. 3906-3913, Oct., 2009.
[3]

Y. Nagatsu and S. Katsura, “Design strategiesfor motion reproduction based on environmental
disturbance compensation,” IEEE Transactions on

拘束力の調整も可能である。また，訓練の初期

Industrial Electronics, vol. 62, no. 9, pp. 5786-5798,

段階では訓練者は拘束力を知覚し，習熟度が向Sep., 2015.

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