2足歩行ロボット研修(inukai編) 二足歩行ロボット研修

2足歩行ロボット研修(inukai編)[2]~システム構成~

システム構成 2足歩行ロボット研修(inukai編)

こんにちは!
inukaiです。

まずは、ロボットを設計するために、システム構成から考えていきます。
前回、研修で乗り越える課題(Humanoid Autonomous Charangeをクリアするために必要なこと)として下記の3つを上げました。

  1. ヒューマノイドロボットを設計する
  2. 歩行の制御(モーション作成など)をする
  3. 画像処理でボールを見つける

それぞれの項目について考えていきます。

1. ヒューマノイドロボットを設計する

小型のヒューマノイドロボットを設計する上では欠かせないサーボモータを使用します。

2. 歩行の制御をする

歩行制御やモーション再生には、サーボモータに指令値を与えるCPUボードやマイコンボードが必要になります。
また、転倒検知やモーションの補正に慣性センサ(ジャイロセンサや加速度センサ)があることが望ましいです。

3. 画像処理でボールを見つける

ボールを見つけるために、カメラと画像処理ができる性能を持ったCPUボードが必要となります。

 

これらを満たせるロボットのシステムとして、今回の2足歩行ロボットのシステム構成を下図としてみました。

 

システム構成

1を満たすものとして、ROBOTISのDynamixel Xシリーズのサーボモータを選定しました。
サーボモータにはシリアルサーボとPWMサーボがありますが、サーボモータの角度の追従度合いなどがわかるシリアルサーボを使いたいと思います。小型のヒューマノイドロボットの競技では、近藤科学・双葉電子工業・ROBOTISのサーボモータがよく使われていますが、通信速度が最大4.5Mbpsまで上げることができるということから、ROBOTISのサーボモータとしました。通信が早いほうがより細かい時間の刻みでサーボに指令を与えられるため、より滑らかに動かせるのではないか?と思ったためです。

次に2と3を満たすために、Raspberry Pi とIntelのRealSenseを選定しました。
Raspberry Pi であれば、サーボモータに指令を与えることも画像処理も行うことができます。
モーションの再生と画像処理を同時に行わないようにすれば、高性能なCPUボードでなくとも負荷に耐えれるのではないかと思っています。
RealSenseを選定した理由としては、D435iやT265といった慣性センサの搭載されたものがあるため、別途慣性センサを用意する必要がないためです。

ロボットを作るうえではシステムが複雑になるほど故障など、本番での失敗する要素が高くなるため、初めてのヒューマノイドということもありシンプルに考えてみました。
システム構成を考えてみて、Raspberry Pi やRealSense、シリアルサーボと便利なものが揃っていて便利な時代だなと改めて実感しますね。

それでは、設計していきたいと思います。
また次回!

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