2026年2月26日

【広島大学の若手研究者】世界初！周期／非周期の視点でロボットの動きを制御

プレスネットでは、広島大学の若手研究者に着目しその研究内容についてインタビューしています！🎤

今回お話を聞いたのは

広島大学大学院先進理工系科学研究科 准教授
村松 久圭さん

専門はロボティクスと制御工学の研究

■研究者を目指すきっかけ

　子どもの頃から数学や理科は好きで、自然と理系に進みました。大学でも興味の赴くままに研究室を選び、面白いと思えるテーマに取り組んできました。研究が楽しく、「これを仕事にできたら幸せだ」と感じたことがきっかけですね。
　最初から高い目標を掲げていたというより、好きなことを一つずつ積み重ねてきた延長に、今があると感じています。

■専門分野

　ロボットなどさまざまな機械の動きを精密にコントロールする理論や技術を研究しています。専門は、ロボティクスと制御工学です。

■研究テーマ

　自動で動く機械が、繰り返しの動きも突発的な動きも安定して行えるようにする制御や診断の研究と、足と車輪を組み合わせた新しいロボットの開発を進めています。

■研究内容と成果

　ロボットが最も活躍しているのは工場です。そこでは高速・高精度な繰り返し動作、つまり周期的な運動が求められます。　
　一方、近年は人と協働するロボットが増え、人の予測困難な動きや突発的な事象など、非周期的な運動への対応も重要になっています。さらに機械の異常動作もまた非周期として現れます。私の周期／非周期という視点からロボットの運動を捉え、制御する研究は非常に独創的で、世界的にも例のないユニークな取り組みです。
　さらに、足や車輪による移動、腕による作業を統合した多機能移動ロボットの開発にも挑戦しています。将来、災害や建設現場で危険作業を担う次世代ロボットとなることを目指しています。

■研究の醍醐味とロボット研究の魅力

　研究の面白さは、自ら問いを立てて解くという「自由」にあります。自由に問題を創り、自由に解いていいんです。ロボット研究の魅力は、数学と物理で築いた理論に従い、数式通りにロボットが動く瞬間です。抽象的な数式が現実と結びつき、数学で導かれた世界が実際に動き出す感動こそ、私がロボット研究に魅せられる理由です。

（山北）

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2023年8月28日

【広島大学の若手研究者】制御モデル化し設計開発　産業応用視野に人材育成にも力

プレスネットでは、広島大学の若手研究者に着目しその研究内容についてインタビューしています！🎤

今回お話を聞いたのは

大学院先進理工系科学研究科　准教授
脇谷　伸さん

研究分野は制御工学

制御モデル化し設計開発
産業応用視野に人材育成にも力

■制御工学

　制御とは、何かを思い通りに操ることですが、現在の世の中では、大半のモノは制御され、その技術は自動車やロボット、電気製品、工業機械など、いろいろなところで産業応用されています。モノを思いのままに動かす面白さと、新たな可能性を追い求め研究を続けています。

■スマートモデルベース開発（S-MBD）

　今、取り組んでいる研究テーマです。MBDに基づく制御システム開発では、実機（制御対象）およびコントローラ挙動をすべて数理モデル化し、バーチャル空間でシミュレーションによる検証を行いながら最適な制御システムの設計開発を行います。MBDを活用することで、実機（モノ）ありきで、制御の検証を進めていくのと違って、製作工程の大幅な短縮やコスト削減が図れることから、近年、産業界で積極的に導入が進んでいます。
　ただ、実際には制御対象の完璧なモデル化は難しく、ある程度のモデルをつくってコントローラ構造を決定したら、実際にモノを動かしながらデータを取得し、コントローラを再調整するという大きな枠組みで、設計開発を進めています。
　サッカー選手を例にとると、対戦相手やフィールド（制御対象）を事前にモデル化し、選手自身（コントローラ）の動きをイメージトレーニングするまでがMBDによる制御システム設計。実践を通じてさらに相手の情報を収集して自身の動き（制御の方法）を修正していくといったイメージです。これをモデルとデータを融合したスマートMBDと呼んでいます。

■研究と教育

　実際の産業現場では、MBD概念はわかるものの、実際の仕事にどのように適用すべきか悩むエンジニアが多く見受けられます。
　このため、2016年にMBDの専門人材を育成する「MBD基礎講座」が広島大に設立され、19年には「デジタルモノづくり教育研究センター」が内閣府の交付金を受け発足、社会人を対象に人材育成のカリキュラムを構築しました。これらの活動によって培われた広島型MBDの振興と普及を使命に、広島大発のベンチャーを興すことになり、21年、（一社）デジケーションを設立しました。
　デジケーションでは、数学（算数）・理科・プログラミングなどを横断的に活用する力としてMBD的思考を提唱しています。自動車を題材としたMBD的思考を育む教育を小学生から大学生まで一気通貫して実施する取り組みも行っています。もともと教員志望だったこともあり、研究と同じくらい、教育にも比重を置いています。

■だいご味と難しさ

　難しい数式を使ってモノが動く真理を追究するのが制御工学。ただ、産業応用を考えたとき、コントローラが複雑すぎると使う側の企業からは敬遠されがちです。難しい数式から要点を抽出し、性能を担保しながら使いやすいコントローラを構築する―。産業応用を意識した研究のだいご味でもあり難しさでもあります。

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