実験による検証

Fig.3-19では、0.1Hzのスペクトルは大きくなっているが、ISO2631-1で規定されている影響度 の高い周波数領域(3.15〜120Hz)のスペクトルは小さくなっていることがわかる。再計算された

aW は1.823となった。以上の結果から、ロボットは垂直方向の加速度を元に最適な速度を計算し

ていることが確認できた。

また、ロボットの加速度応答値はFig.3-20となった。外乱が発生した場合は加速度応答は大き くなっているが、速度指令値の変化時や加速時の値は設定された2.0m/s²が最大となっている。こ のことから、予見制御によりx方向の加速度を連続的にできていることがわかる。

Fig.3-20: Acceleration response

Fig.3-21: Experimental result (0.65m/s)

Fig.3-22: Experimental result (0.36m/s)

Fig.3-23: Experimental result (velocity response)

3.3 3 章のまとめ

本章では、時間スケールおよび空間スケールを統合化した軌道計画法として、予め定められた 速度指令計画に基づいた時間スプライン近似法を用いた手法を示した。さらに、軌道計画により 事前に求められた位置、速度、加速度指令値で構成された予見制御を適用することで、位置だけ ではなく速度、加速度変化までが連続的となる軌道追従制御法を示した。提案手法の有効性に関 しては、シミュレーションおよび実機実験により確認を行った。

提案する時間スプライン近似法に基づく軌道計画法の有用性を示すため、乗り心地改善制御へ の応用例についても検証を行った。乗り心地改善制御では、移動ロボットの駆動輪に作用する外 乱より、路面から受ける等価的な振動外乱を推定し、この振動外乱情報とISO規格に定められて いる乗り心地評価指標を用いることで、提案する軌道計画法において必要となる速度指令値を定 めている。提案する軌道計画法に基づいた乗り心地改善制御の有効性に関しては、周期的な凹凸 が存在する路面を仮定した数値シミュレーションと実験により確認した。

灰色予測と流体モデルを用いた軌道計画

4.1 本章の概要

本章では、時間スプライン近似法に基づいた軌道計画を、障害物が存在する環境下での軌道計 画と移動物体追従のための軌道計画へ拡張するため、移動追従対象の位置推定と流体モデルを用 いた軌道計画法について述べる。本論文において、追従対象は人間のような低速移動物体を想定 している。移動ロボットのゴールが静的な物体（停止している人物や定点など）であれば、ゴー ルまでの軌道を比較的簡単に求めることができる。しかしながら、追従対象が動的な物体であっ た場合、ゴールの位置も動的に変化するため軌道を計画することが難しくなる。このため、動的 に変化する追従対象の位置をその行動から予測し、軌道計画を行う。本論文では追従対象の行動 予測に灰色予測^[41][42]を用いる。

灰色予測で追従対象の位置を推定後、追従対象までの軌道計画を行う。本論文では軌道計画法 として、流体モデルを用いた軌道計画法を提案する。