7自由度マニピュレータを用いた非把持型ボールジャグリングのための最適制御アプローチ

非把持物体操作スキルは、トレイ上のグラスのバランス維持やテーブル上の物品の制御されたスライドなどの高度に動的なタスクを可能にするため、実世界のロボットインタラクションにおいて重要である。これらのタスクの中でも、高速操作要件と結果として生じるハイブリッドダイナミクスの感度の高さから、ジャグリングは特に困難な動作とみなされている。ロボットジャグリングの鍵は、劣駆動対象の動的安定化を達成することにある。対象は自己補正能力を持たないため、その安定性は加えられる力に完全に依存し、制御入力に敏感なシステムとなる。タイミングが重要であり、偏差を継続的に打ち消し、所望の挙動を維持する必要がある。

本研究では、7自由度マニピュレータがツールを用いて非把持型ボールジャグリングを行うための体系的な方法を開発した。主な貢献は、ジャグリング軌道を生成し、このハイブリッドシステムの周期ジャグリング運動を安定化するためのモデルベースフレームワークである。このフレームワークには、安定ジャグリングに必要な実現可能な運動パターンを計算するための2段階最適制御アプローチが組み込まれている。第1段階では、最適制御問題を解くことで周期参照軌道を計算し、第2段階では、オフラインで計算された複数の軌道をライブラリとして整理し、実行時に現在の状態に応じて適切な軌道を選択して追従することで、オンラインで最適制御問題を解くことなくリアルタイム誤差補正を可能にする。この方法により、外乱やモデル誤差に対してもロバストな制御が実現される。

提案する制御器の有効性は、まずシミュレーション環境で性能を評価し、次にFranka Emika Pandaロボットを用いた実験によって実証された。シミュレーションでは、異なる初期条件や外乱下でのジャグリングタスクを模擬し、制御器が安定した周期運動を維持できることを確認した。実機実験では、マニピュレータの先端に小型ラケットを取り付け、ボールを連続的に打ち上げる動作を行った。結果は、ボールが複数回の打撃後も予想軌道近傍に留まり、周期ジャグリング運動が達成されたことを示している。この研究は、高速非把持操作のための実用的なモデル駆動型ソリューションを提供し、ジャグリング、投げ入れなどのより複雑なロボット動的スキルの基礎を築く。関連論文はICRA 2026に採択されている。