ドローンの閉ループシステム同定によるモデリングと飛行制御
幅広い産業でビッグデータの活用が進んでいるが，予測・診断・制御・意思決定の精度向上に際してモデルの重要性が近年ますます高まっている．データエンジニアリングのひとつの分野として，システム同定法によるデータ駆動モデリングについて紹介する．具体例として，MOESP型閉ループ部分空間同定法(CL-MOESP)によるドローンの閉ループ同定と，得られた同定モデルを利用した最適制御器設計の事例研究を紹介する．
非把持双腕ロボットによる摩擦力補償無しでの抱きかかえ制御
本研究では，力学的な本質を失わず，3次元運動を2次元運動に簡略化し，要介護者を二つの関節を持った3リンクの物体とみなす．そして，非把持双腕ロボットアームとリンクの間の静止摩擦を利用し，3リンク物体がロボットアームから滑り落ちないための安定領域を求め，その中に摩擦力が最も小さくなる姿勢を求める．得られた最適な角度を用いて，ロボットの抱きかかえ制御を行い，3リンク物体の安定支持が実現できることを示す．
抱きかかえ制御
実際の介護現場を考慮すると，介護者の腕と要介護者との接触位置が変化していくと，摩擦力による痛みや不快感を要介護者に与えてしまう可能性があるため，本研究ではロボットアームと3リンクとの接触位置を固定して考えるものとする．従って，接触点で発生する摩擦力は静止摩擦力になり，リンクがロボットアームから滑り落ちないための安定領域を求める．この安定領域の中で摩擦力が最も小さくなるリンクの角度（最適な角度）を見つけ，この時の姿勢が要介護者にとって，負担が少ない姿勢であると考えられる．接触位置を変化させると安定領域も変化するので，図1と図2に示すように接触位置と最適な角度の関係を同定できる．
図3に実験用の非把持双腕ロボットを示す．リンクの角度を計測するために，ロボットアームの表面に圧力検出型リニアポテンショメータタッチセンサ（FSLP）を貼り付け，センサとリンクの接触した位置とリンクの角度の関係を測定した．図4によって，静的モデルを作り，抱きかかえ制御系を設計する．
実験結果
本実験には，リンクの関節を指定位置に置き，抱きかかえ制御を行った．図5と図6に示す実験結果より，本提案手法の有効性を検証した．
結論
本研究では，非把持双腕ロボットによる3リンク物体の抱きかかえ制御のための安定領域を求め，3リンクの最適な角度と接触位置の関係性によって近似関数を得た．そして，最適な角度を利用して抱きかかえ制御系を設計した．実機で本提案手法の有効性を検証した．本提案手法を簡易介護・移乗装置に実装することが期待できる．
論文
「Posture maintenance control of 2-link object by nonprehensile two-cooperative-arm robot without compensating friction」(2019)『IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica』6(6)p.1397-1403.
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