膨張式トラスロボットの耐故障性と剛性保持制御

膨張式ロボットトラスは、高い強度対重量比、劇的な形状変化能力、および多様な形状への再構成可能性により、さまざまなタスクや環境に適応できます。しかし、動作環境でのモーター故障は、適切に対処されなければ動作能力を著しく制限します。本論文では、モーター故障が発生しても機能を維持する、インフレータブルロボットトラスのための耐故障性制御フレームワークを提案します。このフレームワークは3つの主要な貢献から成ります。第一に、故障したアクチュエータを使用しないように等式制約を課すことで、運動学的最適化を任意のモーター故障の組み合わせに対応できるように拡張します。第二に、離散時間制御バリア関数（DTCBF）制約を導入し、作業空間の利用を最大化しながら構造的剛性を数学的に保証します。これは、離散時間制御下でのトラスロボットの信頼性ある動作に不可欠です。第三に、オンボードエンコーダフィードバックと順運動学に基づく状態推定を用いた閉ループ位置制御を実装し、外乱存在下での位置精度を向上させます。提案手法は、2D等周トラス実験台でのシミュレーションとハードウェア実験により検証されました。6つのアクチュエータを持つ2D構成において、単一モーター故障時に69%以上の作業空間が維持され、閉ループ制御により追跡精度が25%以上向上しました。これらの結果は、劣化した駆動状態で動作する、より頑健で弾力性のある等周トラスロボットの基盤を築くものです。著者はJames Wade他3名で、2026年5月19日にarXivに投稿されました。本研究は、特定の故障パターンに限定されない一般性を持ち、DTCBFによる剛性保証が新しい点です。閉ループ制御により、実環境での外乱に対するロバスト性が向上しました。実験では、1つのモーターが完全に故障した場合でも、トラスは元の作業空間の69%以上をカバーでき、追跡誤差が25%以上低減しました。これらの成果は、宇宙空間や災害現場など、信頼性が重視される環境での膨張式トラスロボットの実用化に貢献します。