二足歩行ロボット研修 二足歩行ロボット研修(kora編)

二足歩行ロボット研修(kora編)

こんにちは。koraです。

先日の全日本マイクロマウス大会を完走したことで、無事マイクロマウス研修を終了することができました。
今週からは、二足歩行ロボット研修が始まります。

二足歩行ロボット研修では、自作ロボットでHumanoid Autonomous Challengeに出場します。競技のルール自体は単純で、フィールドに置いてある複数のオレンジボールに触ってスタートエリアに戻ってくるというものです。ただし、競技名にAutonomousとあるように、人間ではなくロボットが自分の判断で動く必要があります。
オレンジボール

設計の方針

この研修には、研究用ロボットのアクチュエータとしてよく使われるDynamixelサーボを使います。アールティのロボットにも使われている、DYNAMIXEL XM540-W150-Rを使わせてもらえることになりました。
DYNAMIXEL XM540-W150-R
ホビーロボット用のサーボに比べてトルクが強め(11.1Vのとき停動トルク6.9N・m≒およそ70kgf・cm)ですが、その分サーボ自体が重いのでそのあたり考えて機構を設計しないと、まともに歩けないロボットになってしまうかもしれません。フレームに何を使うのか、自由度をいくつ設けるか、軸構成をどうするか、考えることは多そうです。

歩行制御の方針

これまで私はROBO-ONE等の二足歩行ロボットの大会に出場したことがありますが、歩行はあくまでそれっぽくモーションを組んでなんとなく歩かせたというだけで、理論的な背景はよく理解できていません。ZMPなどの概念は知っているけれど、実装できるほど分かってない…という状態でした。幸いなことに、手元に細田先生の実践ロボット制御と梶田先生のヒューマノイドロボットの教科書がありますので、これを機に逆運動学や動力学などロボット工学の基礎から勉強したいと思います。
実践ロボット制御 ヒューマノイドロボット

認識の方針

ボールを見つけるだけならカメラ画像からボールの色を抽出するだけでも達成できそうですが、対象物までの距離も必要になってくると思われるのでRealSense D435のようなデプスカメラが有効でしょう。また、ボールに触ったあと、スタートエリアに戻ってくる必要がありますので、SLAMといった手法で自分の位置を把握できるようにしたいと思います。
センサーを積んだらそれを処理するためのコンピュータも必要ですが、RaspberryPi 3b+、RaspberryPi 4、Jetson Nano、Jetson TX2、その他小型PCなどの選択肢があります。どれを搭載するか悩ましいところです。

次回

上に上げたことをどれだけ実現できるかは分かりません。ひとまず早めにコンセプトを固めたいと思います。

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