PyODEによる蛇型ロボットのシミュレーション(CPG編)

前回の続きですが，今回は蛇型ロボットをCPG(Central Pattern Generator)で制御します．




前回の蛇行運動とあまり差がないように見えますが，アルゴリズムは全く違います．

解説したいところですが，僕は蛇型ロボットの研究はやってますがCPGには全く関係ないので，適当克ついいかげんに解説します．

CPGは生物規範型の制御方法です．

身体知システム論―ヒューマンロボティクスによる運動の学習と制御(伊藤宏，共立出版，2005)によると，

「動物は，運動器官に対して1対1の神経回路をもちつつ，同時に，それらが密接に結合されている」

らしく，ロボットの制御に用いる場合，筋肉がそれぞれニューロンをもっており，それらが相互抑制し合う回路となります．

この論文のFig.4がわかりやすいかと思います．

実際のロボットは，筋肉ではなく，回転モータで駆動される場合が多いので，伸筋と屈筋のニューロンの出力の差を回転角度としてやります．

実際の式としては，以下のようになります．




ここで，y{e,f}iがニューロンの状態です．
v{e,f}iは疲労で，w{fe,ef}は伸筋，屈筋間の結合係数，wijはそれ以外の結合係数,u0は持続性入力，Feedはセンサからのフィードバック信号です．

蛇の場合は，伸筋と屈筋の間で相互抑制するのは他と同じですが，1つ後ろの関節のニューロンと結合しており，ここは相互抑制ではなく，一方的に後ろに信号を送るだけです．

さらに，今回は一番前の関節から4番目の関節へも結合しています．
こうしないと，なぜかうまくいきません．


蛇型ロボットのCPGによる制御としては発展型としてCubic CPG，循環抑制型CPGネットワーク等があります．




参考文献

[1]伊藤宏，身体知システム論―ヒューマンロボティクスによる運動の学習と制御,共立出版，2005

[2] 稲田博信,石井和男,CPG を用いた2 足歩行ロボットの3 次元歩行シミュレーション,http://www.brain.kyutech.ac.jp/~ishii/Paper/2002/2002_RSJ_Inada.pdf#search=%27CPG%20%E3%82%92%E7%94%A8%E3%81%84%E3%81%9F%202%20%E8%B6%B3%E6%AD%A9%E8%A1%8C%E3%83%AD%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88%E3%81%AE%203%20%E6%AC%A1%E5%85%83%E6%AD%A9%E8%A1%8C%E3%82%B7%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%27

[3]Xiaodong Wu,Shugen Ma,CPG-based control of serpentine locomotion of a snake-like robot,Mechatronics 20 (2010) 326–334

[4]Chaoquan Tang, Shugen Ma, A Cubic CPG Model for Snake-like Robot to Adapt to Environment,International Conference on Information and Automation June 20 - 23, Harbin, China

[5]佐藤 智紀  , 馬 書根  , 井上 康介, 蛇型ロボットの自律分散制御システムの開発, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 2005, 96, 2005-06-09













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