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革新的なデザインを通じて、ヒューマノイドの腕と首がどのように精度とスピードを実現するかを探ります。

人型関節の構築における課題

パート 2: 腕と首

人型関節の構築における課題

パート 2: 腕と首

ヒューマノイド ロボットの関節の複雑な世界を探求するこのシリーズの続きでは、焦点を脚からロボット設計の上層部である腕と首に移します。脚がバランスを保つのに困難に直面している場合。アームは 1 種類の課題に直面しています。2 つはスイングできるか、XNUMX は重い積載物を扱えるかです。人型ロボットの首にはさまざまな課題があり、主に人間のような感情を表現し、人間とロボットの相互作用を促進する能力に焦点が当てられています。

1 – 腕 – スイングと持ち運びの課題

ヒューマノイド ロボット アームの関節の設計には、2 つの異なるレベルで課題が生じます。まず、人間の腕で観察される自然なスイング動作を再現するという課題があります。第二に、アームがかなりの積載量を処理でき、ロボットが倉庫や建設現場で遭遇するようなさまざまな作業を実行できるようにする必要があります。

いくつかの研究は、腕を振る動作も人間の歩行を安定させる効果があることを示しています。さらに、他の最近の研究は、腕の振りが人間の移動の代謝コストを減少させることを示唆しています。人間にとって腕を振ることは簡単な作業ですが、人型ロボットが歩行の安定化と制御の目的で腕を利用するには包括的な方法が必要です。人間にとって非常に簡単なタスクを再現することのこの難しさは、「モラベックのパラドックス」と呼ばれています。

a.ショルダー:

人型ロボットの場合、肩関節も人間のような動きを再現するためにかなりの可動範囲を必要とする複雑な領域です。人間の場合、肩には 3 つの主要な自由度 (DOF):

  • 屈曲/伸展アクチュエータ: これにより、ロボットのアームを前後に動かすことができます。
  • 外転/内転アクチュエータ: ロボットのアームを横に、身体から遠ざけたり、身体に向かって動かしたりできるようにします。
  • 内部/外部回転アクチュエーター: 軸を中心としたアームの回転運動を促進します。
  • 横方向外転/内転アクチュエーター: 腕を体の前面に沿って横に動かし、横に戻すことができます (すべてのロボットにあるわけではありません)。

このような動きを実現するには、通常、複数のアクチュエータが必要です。たとえば、一般的なセットアップには次のものが含まれます。

  • 屈曲と伸展用の 1 つのアクチュエータ、
  • 外転と内転のための 2 番目のアクチュエーター、
  • 3 番目は内旋と外旋用です。
  • おそらく横方向の動きのための 4 番目のアクチュエータ。

したがって、人間のような基本的な動きを実現するための人型ロボットの肩関節のアクチュエータの最小数は、通常 3 つです。ただし、正確な数はロボット設計の特定の要件と目標によって異なる場合があります。より高度なロボットや特殊なロボットには、より大きな柔軟性と動作範囲を実現するために追加のアクチュエータが組み込まれている場合があります。

b.肘:

肘関節には小型サーボモーターや油圧ピストンを採用。これらのコンポーネントは、効果的に管理するための堅牢性と精度を優先し、最小限のバックラッシュで制御された屈曲および伸展動作を実現します。 負荷の変化 現実世界の環境で遭遇するタスク。

肘のアクチュエータの重量が腕システム全体に連鎖的に影響を及ぼし、手首を動かすのが重くなり、腕全体のパフォーマンスに影響を与える可能性があることに注意することが重要です。したがって、最小限に抑えるには、軽量でありながら強力な素材と効率的なアクチュエータ設計が重要です。 このカスケード効果 すべての関節にわたって最適なパフォーマンスを保証します。

c.手首:

腕にある人型の関節の中でも、手首の関節は ユニークな挑戦。多くの場合、安定性と精度を維持しながら、大量のペイロードを処理する必要があります。逆説的ですが、より重い物体のより高い精度とより高速な操作を実現するには、手首の関節にはより強力なアクチュエーターが必要です。ただし、アームの端に重いアクチュエータを組み込むと、アーム全体の耐荷重能力が低下する可能性があります。

手首関節は通常、操作作業のための正確な関節動作を可能にするために、コンパクトな回転アクチュエータまたはサーボモータを使用します。これらのコンポーネントは、手の動きの応答性と正確さを維持するために非常に重要です。アクチュエータの追加重量によってアームの操作性が損なわれたり、エネルギー消費が増加したりしないようにするには、軽量構造が不可欠です。重量とスペースの制約に対処することは、人型ロボット アームの手首関節の設計において重要な課題となります。強度と精度の必要性のバランスをとる。

出力: 統合 Archimedes Drive 人型ロボットの肩、手首、肘関節の両方のアクチュエーターに組み込まれ、精度と出力が大幅に向上します。。バックラッシュが最小限に抑えられ、動きがよりスムーズかつ正確になり、手首などの細かい運動能力に不可欠です。。一方、高いトルク密度により堅牢かつ効率的な肘操作が保証され、力強さと繊細な操作の両方を必要とする作業を実行するロボットの能力が向上します。

2 – 首 – 人間の表情を真似るという挑戦

人型ロボットが人間の表情を模倣しようとするにつれて、首の関節の重要性が増しています。これはロボットを人間の作業空間に統合するために必要なスキルです。好奇心から頭を傾けたり、理解のためにうなずいたり、アイコンタクトを維持するために回転したりするロボットの能力は、ロボットを単なる機械から関連性のある存在に変えます。ネックジョイントには軽量のロータリーアクチュエーターまたはサーボモーターが組み込まれており、頭部の回転と傾斜を可能にします。設計上の考慮事項には、全体の重量を最小限に抑えながらヘッドの滑らかな動きを容易にするコンパクトさと精度が含まれます。

さらに、ロボットがさまざまな環境と対話することが増えているため、首アクチュエータはカメラ、マイク、その他の入力デバイスなどのセンサーで構成されている必要があります。首のアクチュエーターの動きが、方向感覚の喪失やセンサーの位置ずれを引き起こすことなく、ロボットの感覚入力器官を強化することを保証する必要があります。

ただし、人間の首をエミュレートするには、その複雑さのため課題が伴います。人間の首は 9 つの椎骨で構成されており、それぞれの椎骨が 6 つの自由度 (DOF) を備えているため、複製が特に複雑になります。

a.ネックアクチュエーターの種類

電気モーター: 首の作動には、コンパクトで正確な電気モーターが一般的に使用されます。サーボ モーターを使用すると、動きや位置を細かく制御できるため、微妙な表現や正確な頭の向きに最適です。

空気圧アクチュエータ: 首の用途ではあまり一般的ではありませんが、空気圧アクチュエータは圧縮空気を使用して動きを生み出します。スムーズな動きを実現できますが、空気供給システムが必要であり、電気モーターに比べて制御の精度が低いため、その使用は制限されることがよくあります。

油圧アクチュエータ: 油圧アクチュエータは、強い力を及ぼす能力で知られていますが、そのかさばりや油圧システムの複雑さのため、人型の首にはあまり使用されません。さらに、油圧システムは漏れる可能性があり、汚染に敏感な環境や電子機器が存在する環境ではリスクが生じます。ただし、頭部を大幅にサポートする必要がある大型ロボットでは考慮される可能性があります。

形状記憶合金 (SMA): SMA は、電流に反応して収縮したり弛緩したりして筋肉の動きを模倣する能力により、より人間に近い動きを生み出す独自の利点を提供します。首アクチュエータへの応用はまだ発展途上であり、非常に自然な動きを可能にする可能性があります。

b.ネックアクチュエーターに関する重要な考慮事項

関節可動域: 人間の頭の動きを模倣するには、アクチュエータがピッチ (うなずき)、ヨー (揺れ)、ロール (傾き) を含む多軸の動作範囲を可能にする必要があります。

積載量: アクチュエーターはロボットの頭部の重量を支える必要がありますが、その重量は内部に搭載されているセンサーやコンポーネントによって大きく異なります。

スピードと精度: 応答性が高く表現力豊かなインタラクションには、迅速かつ正確な動きが必要であり、迅速かつ正確に調整できるアクチュエーターが必要です。

センサーとの統合: 首は多くの場合、センサー (カメラ、マイクなど) の位置決めにおいて重要な役割を果たします。アクチュエータはこれらのコンポーネントとシームレスに連携して、顔認識、環境スキャン、人間との対話などのタスクに適した方向にコンポーネントを配置する必要があります。

耐久性と安全性: インタラクションとコミュニケーションにおける重要な役割を考慮すると、首アクチュエータは信頼性が高く、安全性を念頭に置いて設計されており、突然の動きやぎくしゃくした動きのないスムーズな動作を保証する必要があります。

この課題に対処するために、さまざまなソリューションが登場しています。たとえば、一部のメーカーは、ロボットが混乱などの感情を伝えることができるように、追加のアクチュエーターを首に組み込むことを選択しました。それにもかかわらず、それらはロボット開発者にとって依然として大きな課題です。表現力豊かな動きと機械的安定性のバランスをとるには、革新的なエンジニアリング ソリューションとヒューマノイド ロボット工学の継続的な改良が必要です。

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