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3. 4 最適化設計結果

想 軌 対 最適 関節数や ン 長 求 GA 基 い

販最適 (modeFrontier) 利用 水 面 2 関節 5 関節

最適 行 生 世 数 1000 世 交 選択 突然変異 適用率 0.5 0.05 0.1 あ 各初期 値 卓 用 想 2, 0.25 , 0.25 ,

12 × 10 , 2700 kg/ 体積 密 各 ン 質

1, 2, ⋯ , 計 算 各 関 節 部 質 紺 1, 2, ⋯ ,

0.29[kg] 一 値 あ

結果 3.8 う 世 経過 目的関数 束 最適 解 求 詳細 容 各Case 示 最後 角 角 関 節 変 3.12 3.13 3.14 示

(a) Case1

(b) Case2 (c) Case3

3. 8紺 各最適 結果

3. 4紺 最適 設計結果

- 45 - 3. 4. 1 Case 1 結果

Case 1 最適 結果 3.9 う 最適関節数 初期値 2 最適

3 3関節 ン 長 , , 0.21, 0.24, 0.05[m]

消費 ネ 2.97[× 10 ] 2.63[× 10 ] 約

11[%]減少 各関節数 対 最適 結果 表3.3 示

(a) 最適 前紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 (b) 最適 3. 9 Case1

3. 3 Case1 最適 結果

設計 Initial n=2 n =3 n =4 n =5

0.25 0.2 0.21 0.19 0.17

0.25 0.3 0.24 0.11 0.1

- - 0.05 0.15 0.08

- - - 0.05 0.1

- - - - 0.05

Driving Energy × 10 2.97 2.86 2.63 2.98 4.03

Rate of change [%] -3.8 -11.5 0.3 35.8

- 46 - 3. 4. 2 Case 2 結果

紺 Case 2 最適 結果 3.10 う 最適関節数 初期値 2 最適

4 4関節 ン 長 , , , 0.12, 0.15, 0.06, 0.12

[m] 消費 ネ 7.01[× 10 ] 5.44[× 10 ]

約22[%]減少 各関節数 対 最適 結果 表3.4 示

(a) 最適 前紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 (b) 最適 3. 10 Case2

3. 4 Case2 最適 結果

設計 Initial n=2 n =3 n =4 n =5

0.25 0.29 0.23 0.12 0.18

0.25 0.21 0.22 0.15 0.17

- - 0.05 0.11 0.05

- - - 0.12 0.05

- - - - 0.05

Driving Energy × 10 7.01 6.95 6.57 5.44 9.98

Rate of change [%] -0.9 -6.2 -22.4 42.4

3. 4紺 最適 設計結果

- 47 - 3. 4. 3 Case 3 結果

紺 Case 3 最適 結果 Case1,2 い 3.11 う 関節数 変

2 2関節 最適 ン 長 , 0.28, 0.22[m]

消費 ネ 59.28[× 10 ] 58.08[× 10 ]

約2[%] 減少 各関節数 対 最適 結果 表3.5 示

(a) 最適 前紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 (b) 最適 3. 11 Case3

3. 5 Case2 最適 結果

設計 Initial n=2 n =3 n =4 n =5

0.25 0.28 0.25 0.14 0.1

0.25 0.22 0.11 0.07 0.11

- - 0.14 0.05 0.05

- - - 0.24 0.05

- - - - 0.19

Driving Energy × 10 59.28 58.08 73.42 79.04 83.15

Rate of change [%] -2.0 23.9 33.3 40.3

- 48 -

3. 4. 4 各Case 角 ,角 ,関節 ク

(a)

(b)

(c) 関節

最適 前紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 最適

3. 12 Case1 関節

3. 4紺 最適 設計結果

- 49 -

(a)

(b)

(c) 関節

最適 前紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 最適

3. 13 Case2 関節

- 50 -

(a)

(b)

(c) 関節

最適 前紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 紺 最適

3. 14 Case3 関節

3. 4紺 最適 設計結果

- 51 - 3. 4. 5 各Case 効果量 Effect size

紺 出力値 入力値 間 関連性 あ う 予測 効果 称

指標 入 指標 比 系 影響力 わ 一

般的 入力変数 対 効果 Cohen’s d 式(3.12) う 義 [51]

| |

(3.12)

1 + 1

+ 2 (3.13)

一般 散

1 (3.14)

入力変数 領域 出力変数 集 体 散

1 (3.15)

入力変数 領域 出力変数 集 体 散 あ

入力変数 限領域 出力変数 均値 入力 変数 限領域 出力変数 均値 入力変数 限領域

値 数 入力変数 限領域 値 数 あ 紺 検 式(3.16) う

| |

+ (3.16)

紺 効果 d 式(3.17) 関係 あ

| | × ×

+ + 2

+ (3.17)

効果 数 大 値 大

意差あ 示 い [52]

各結果 効果 d 検 値 表3.6 示 最 高い値 影 あ Case3 外 手先 ン 効果 高 影響 大 い

- 52 -

3.15 効 棒 表 い 棒 高 効果 呼 出

力値 入力値 間 関係 強 示 大 い効果 入力変 数 比例的 関係 示 0 い場 比例 関係 示

3. 6紺 各Case 効果

Case Case1 Case2 Case3

因子 効果 効果 効果

-0.032 3.953 -0.002 4.961 -0.092 1.977

-0.139 14.913 -0.032 8.580 0.079 1.719

0.160 16.184 0.049 4.114 - -

- - 0.054 9.477

3. 4紺 最適 設計結果

- 53 - (a) Case1

(b) Case2

(c) Case3

3. 15紺 各Case 効果

- 54 -

3. 5 本章 ま め

紺 章 最適 関節数 ン 長 軌 影響

明 問題 簡略 行 面 動

計画 軌 沿 動 消費 ネ 最 最適 問題

式 始点 終点 一 特徴 持 型的

軌 え 軌 沿 動作 腕 2 関節 5

関節 GA 用い 最適解求 3 関節 自 生 冗長

自 関 3関節 関節角 設計変数 解決

紺 結果 各 軌 対 消費 ネ 減少 最適 関節

数や ン 長 求 特 Case1 Case2 う 比較的 単純 軌 い

関節数 増え 消費 ネ 減少率 高 効果的 あ

面 Case3 う 方向転換 数回あ 複雑 軌 い 関節 2 関節

最適 ン 長 変 や消費 ネ 減少 少 い 結果

紺 各場 角 角 関節 変 観察 共通点 見

根元 ン 角 変 大 い 関節 変 大 い 面 先端 ン 角 変 大 い 関節 変

少 い 理 根元 ン ネ 多 消費

根元 ン 動 い ネ 消費 少 い先端 ン 動 方向 最適 行わ 考え 紺

紺 最適 結果 中Case1 Case2 角 あ 区間 角 急

昇 あ 現象 い 関節角 0 特異姿勢 影

響 い 考え 両方 関節角 0 0 近 区間

あ 原因 角 急 昇 い 考え 理

式(2.5) 関節角や直交 標 関係 表 式(3.18) う

(3.18) 角 式(3.19) う

(3.19)

3. 5紺

- 55 -

角 ン行列 逆行列 計算 必要 行列式 値 0

逆行列 角 無限大 発散 う 系

関節角 0 行列式 値 0 角 発散

角 急 昇 理 特異姿勢 結果 考え

全 共通点 手先 ン 効果 [+] 根元

ン [-] 値 持 わ 意味 手先

ン 長 増加 消費 ネ 増加 根元 ン 長 増加

消費 減少 最適 消費 ネ 最

手先根元 ン 長 ン 短 傾向 あ 考え

実 最適 結果 Case1 Case 2 場 根元 ン 短

手先 ン 長 面Case 3 逆 結果 い

理 い 単純 手先 ン 短 根元 ン 長

余計 動 ネ 消費 場 関節数 増え 冗長自

理的 軌 消費 ネ 減少 い 推測

紺 章 最適 関節数 ン 長 軌 関

連性 把握 簡略 行い 運動特性や効果 基準 影 響 確 効性

3. 16紺 固 搬送 適用例

- 56 -

結果 基 い 多関節剛体 初期設計 軌 設計 変数 入 設計 間 短縮や作業 効率面 効 関節数や ン 長

決 考え 章 得 結果 初期設計 段階

固 軌 作業 行う 対 ン 長 変更

消費 ネ 減少 期 例え 3.16 う A B

間 軌 固 い 搬送 対 関節数や

ン 長 最適 ネ 減少 考え 経済的 利

益 発生 思わ

角 急 昇や 一般的 結論 方法や目的

関数 設 更 研究 必要 考え 容 い 4 章 述 紺

4. 1紺 概紺 要

- 57 -

4

初期設計段階 おける二次元平面内

多関節ロボッ ア ム 関節数, ンク

長,軌道 同時最適化

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