連続ロボット

連続体ロボットは、無限の自由度と関節数を特徴とするロボットの一種である。 ^[要出典]これらの特徴により、連続体マニピュレータは長さに沿ったどの時点でも形状を調整および修正することができ、標準的なリジッドリンクロボットが動作できない限られたスペースや複雑な環境でも動作することが可能になる。^[1]特に、連続体ロボットは、構成材料が連続接線ベクトルを持つ曲線を形成する作動可能な構造として定義することができる。^{[2]これは、連続体ロボットと}スネークアームロボットまたは超冗長マニピュレータを区別することを可能にする基本的な定義である。リジッドリンクと関節の存在により、連続接線ベクトルを持つ曲線を近似的にしか実行できない。

連続体ロボットのデザインは生物にヒントを得たもので、生物の幹、蛇、触手に似せることを目的としています。連続体ロボットのいくつかのコンセプトは商品化されており、医療分野から海中探査に至るまで、さまざまな応用分野で使用されています。^{[引用が必要]}

分類

連続ロボットは、構造と作動という2つの主な基準に従って分類できます。^[2]

構造

連続体ロボットの設計の主な特徴は、バックボーンと呼ばれる連続的に湾曲したコア構造の存在であり、その形状は駆動可能である。バックボーンはコンプライアンスも必要であり、つまりバックボーンが外部荷重に対してスムーズに屈曲することを意味する。^[3]

連続体マニピュレータ用に選択された設計原則によれば、次のものを区別できます。

シングルバックボーン:これらの連続マニピュレータには、アクチュエーション/トランスミッション要素が実行できる 1 つの中央弾性バックボーンがあります。
マルチバックボーン：これらの連続体ロボットの構造は、互いに平行で、何らかの方法で互いに拘束された2つ以上の弾性要素（ロッドまたはチューブ）を持っています。^[4]
同心チューブ：バックボーンは同心チューブで構成されており、ロボットのベースで発生する動作に応じて、互いに自由に回転および移動できます。^[3]

アクチュエーション

連続体マニピュレータの作動戦略は、作動が発生する場所に応じて、 外在的作動と内在的作動に区別できます。

外的アクチュエーション:アクチュエーションはロボットの主要構造の外側で行われ、力は機械的な伝達によって伝達されます。これらの技術には、ケーブル/腱駆動アクチュエータやマルチバックボーン戦略があります。
内在的駆動：駆動機構はロボットの構造内で作動する。これらの戦略には、空気圧^[5]または油圧チャンバー^[6]と形状記憶効果^[7]が含まれる。

利点

連続ロボットの特殊な設計は、リジッドリンクロボットに比べていくつかの利点がある。まず、すでに述べたように、連続ロボットは、高度な器用さ、適応性、柔軟性が求められる環境でより容易に動作することができる。さらに、構造がシンプルなため、連続ロボットは小型化しやすい。連続ロボットの登場により、ソフト連続マニピュレータの開発への道も開かれた。これらの連続マニピュレータは、柔軟性が高く、周囲の環境に応じて適応および変形できる、非常に柔軟な材料で作られている。その材料の「柔らかさ」により、人間とロボットの相互作用においてより高い安全性が実現される。^[8]

デメリット

連続体ロボットの特殊な設計もまた、多くの課題を生じさせる。連続体ロボットを適切かつ安全に使用するには、正確な力と形状を感知するシステムが不可欠である。従来、これは連続体ロボットの一部の用途（低侵襲手術など）には適さないカメラを使用するか、環境内の磁性体の存在によって妨害される電磁気センサーを使用して行われてきた。この問題を解決するために、ここ数年、ファイバーブラッググレーティングセンサーが代替案として提案され、有望な結果を示している。^[9]^[10]また、リジッドリンクロボットの機械的特性は十分に理解されているが、連続体ロボットの動作と特性の理解は依然として研究と議論の対象であることにも留意する必要がある。^[1]これにより、この種のロボットの正確なモデルと制御アルゴリズムの開発に新たな課題が生じている。

モデリング

連続体ロボットの形状を予測できる正確なモデルを作成することで、ロボットの形状を適切に制御できるようになります。^[11] 連続体ロボットをモデル化する主なアプローチは3つあります。

コセラロッド理論：このアプローチは、いかなる仮定にも従わないため、連続体ロボットの静力学に対する正確な解である。ロボットの位置、向き、内部力、トルクの間の平衡方程式のセットを解く。この方法は数値的に解く必要があり、その複雑さのために計算コストが高い。^[11]^[12]
一定曲率：この手法では、バックボーンが、一定曲率の円弧として近似できる、互いに接する一連のセクションで構成されていると仮定します。このアプローチは、区分一定曲率とも呼ばれます。この仮定は、バックボーンのセグメント全体またはそのサブセグメントに適用できます。^[13] このモデルは有望な結果を示していますが、バックボーンのセグメント/サブセグメントが一定曲率の仮定に準拠しない可能性があり、そのためモデルの動作がロボットの動作を完全に反映しない可能性があることを考慮する必要があります。
剛体リンクモデル:このアプローチは、連続体ロボットを剛体リンクを持つ小さなセグメントに分割できるという仮定に基づいています。セグメント数が少なすぎると、モデルが連続体ロボットのように動作することはほとんどなく、セグメント数を増やすと変数の数が増え、複雑性も増すため、これは強力な仮定です。この制限にもかかわらず、剛体リンクモデリングでは、剛体リンクロボットでよく知られている標準的な制御技術を使用できます。このモデルは、形状と力の感知と組み合わせることで不正確さを軽減し、有望な結果につながることが証明されています。^[14]

センシング

正確な制御アルゴリズムを開発するには、提示されたモデリング手法をリアルタイムの形状センシングで補完する必要があります。現在、次のオプションが利用可能です。

電磁（EM）センシング：形状は、磁場発生器と磁場センサー間の相互誘導により再構築されます。^[15]最も一般的な外部EM追跡システムは、市販のNDI Auroraです。小型センサーをロボットに配置し、外部で発生した磁場内でその位置を追跡できます。この方法の有効性は広範囲に評価されていますが、^[16]^[17]作業スペースが限られており、そのサイズは磁場に依存するため、パフォーマンスが低下します。別の代替案は、磁気センサーとホール効果センサーを組み合わせて、連続体ロボットの内部にセンサーを埋め込むことです。^[18]^[19]ロボットのたわみを推定するために、ホール効果センサーのレベルで磁場が測定されます。ただし、マニピュレーターの曲がりが大きいほど、センサーと磁石間のクロストークにより推定誤差が大きくなることがわかっています。
光学センシング:光ファイバーに組み込まれたファイバーブラッググレーティングセンサーを連続体ロボットのバックボーンに埋め込むことで、その形状を推定できます。これらのセンサーは、歪みに応じて入力光スペクトルの狭い範囲のみを反射できます。したがって、各センサーの歪みを測定することで、ロボットの形状を取得できます。ただし、このタイプのセンサーは高価であり、過度の歪みが発生すると破損する傾向があり、これは大きな偏向を実行するロボットで発生する可能性があります。

制御戦略

制御戦略は静的と動的に区別できます。前者は定常状態の仮定に基づいており、後者は連続体ロボットの動的動作も考慮します。また、ロボットのモデルに依存するモデルベースコントローラと、データからロボットの動作を学習するモデルフリーコントローラを区別することもできます。^[20]

モデルベースの静的コントローラ:これらは、上記のモデリング手法の 1 つに依存します。モデルが定義されたら、運動学を反転して、目的のアクチュエータまたは構成空間変数を取得する必要があります。これを行うには、微分逆運動学、直接反転、最適化など、いくつかの方法があります。
モデルフリーの静的コントローラ:これらのアプローチは、機械学習技術(例:回帰法やニューラルネットワーク) を介して、収集されたデータから連続ロボットの逆運動学または直接運動学表現を直接学習します。データ駆動型メソッドとも呼ばれます。これらのコントローラは、連続ロボットの正確なモデルを確立する必要がないという利点がありますが、モデルベースのコントローラよりもパフォーマンスは劣ります。
モデルベースの動的コントローラ:運動学モデルの定式化と関連する動的定式化が必要です。2021 年現在^{[アップデート]}、高い計算能力と高次元の感覚フィードバックが必要なため、初期段階にあります。計算能力と感知機能の向上により、精度だけでなく時間とコストも関係する連続ロボットの産業用途で非常に重要になる可能性があります。
モデルフリーの動的コントローラ:まだ比較的未開拓のアプローチです。連続ロボットの動的動作を学習するための機械学習技術を提案する研究がいくつか発表されていますが、そのパフォーマンスは、トレーニング時間が長く、機械学習モデルが不安定なために制限されています。

モデルフリーコントローラーとモデルベースコントローラーを組み合わせたハイブリッドアプローチも、有効な代替手段となります。

アプリケーション

連続ロボットはさまざまな分野で応用されてきました。

医学

Continuumロボットは医療分野で広く応用されており、特に低侵襲手術に使用されています。^[1]たとえば、Intuitive社のIonは、低侵襲性末梢肺生検用のロボット支援内腔プラットフォームで、標準的な器具では届かない肺の末梢領域にある結節に到達できるため、がんの早期診断が可能になります。

危険な場所

連続体ロボットは、危険で敵対的な環境でタスクを完了する可能性を提供します。たとえば、連続体肢を備えた四足ロボットが開発されました。このロボットは、歩く、這う、速歩する、そして腕全体をつかんで困難な障害物を乗り越えることができます。^[21]

空間

NASAは、従来の手段ではアクセスできない領域にアクセスするために、クレバスや断熱ブランケットの下に伸びることができる「Tendril」と呼ばれる連続体マニピュレーターを開発しました。^[22]

海底

AMADEUSプロジェクトでは、掴みや操作の作業に適した器用な水中ロボットを開発し、FLAPSプロジェクトでは魚の泳ぎのメカニズムを再現した推進システムを開発した。^[23]

参照

参考文献

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外部リンク

Continuumロボット - 最先端の技術

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