ソウル科学技術院、四足ロボットの消費電力を最大6.2%削減するTPMS足部を開発

何が起きたか

ソウル科学技術院のKeun Park博士とJung-Yup Kim博士らの研究チームは、圧縮可能な3DプリントTPMS足部と深層強化学習コントローラを組み合わせ、四足ロボットのバッテリー消費電力を最大6.2%削減する技術を開発した。歩行速度0.4〜1.0m/sの範囲で、従来の固体足部と比較して消費電力を1.4%〜6.2%削減した。この研究成果は、2026年5月5日に国際学術誌『International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology』にオンライン公開された。

詳細

研究チームは、primitive、gyroid、diamondの3種類の半球状TPMS足部を設計・3Dプリントし、圧縮試験でエネルギー貯蔵・放出性能を評価した。その結果、相対密度60%のdiamond設計が、柔軟性、エネルギー吸収、エネルギー損失の最小化に優れているとして選定された。深層強化学習コントローラは、TPMS足部の圧縮・反発を考慮しながら、消費エネルギーに基づいて歩行戦略を評価し、モーターの仕事量を削減した。市販の四足ロボットに最適化されたTPMS足部と訓練済みコントローラを搭載して試験した結果、歩行速度0.4〜1.0m/sの範囲でバッテリー消費電力を1.4%〜6.2%削減し、安定した locomotion を維持した。

Key Facts

本紙の見方

今回の成果は、四足ロボットのエネルギー効率改善において、従来のばね機構に代わる新たなアプローチを示す点で注目される。従来は脚部にばねや弾性部品を取り付け、着地時の衝撃エネルギーを貯蔵し、蹴り出し時に放出する方法が一般的だったが、低速歩行時には貯蔵エネルギーの多くが消散し、効率が低下するという課題があった。本研究は、足部自体を多孔質のTPMS構造にすることで、受動的なエネルギー吸収と放出を実現し、さらに深層強化学習コントローラがその弾性エネルギーを活用する歩行戦略を学習することで、モーターの仕事量を削減した。この点が新規性であり、従来の機構的なアプローチとは一線を画す。 本紙の過去報道との接続はないが、ロボットのエネルギー効率改善という観点では、他の研究と比較して、足部の材料設計と制御を統合した点が特徴的である。特に、TPMSメタ構造は軽量でエネルギー吸収性能に優れ、タイヤやソフトロボティクスへの応用が進んでいるが、四足ロボットの足部に適用し、強化学習でその特性を活用した事例は少ない。 業界構造への含意としては、エネルギー効率の改善は、四足ロボットの実用化において重要な課題であり、特に点検、物流、捜索救助などの用途でバッテリー持続時間の延長が求められている。今回の技術は、部品の追加や機構の変更を伴わず、足部の設計変更と制御アルゴリズムの改良だけで実現できるため、既存のロボットへの適用が容易である可能性がある。また、3Dプリントによる足部製造は、カスタマイズ性が高く、コスト面でも有利になる可能性がある。 一方で、未確定の論点としては、今回の実験で使用された市販ロボットの機種や、実際の運用環境での長期的な耐久性、TPMS足部の摩耗特性などが挙げられる。また、強化学習コントローラの学習に必要な計算資源や、異なる歩行速度や地形での汎用性も確認が必要である。さらに、6.2%の削減率が最大値であり、平均的な削減率や、より高速な歩行での効果は不明である。

なぜ重要か

この技術は、四足ロボットのエネルギー効率を向上させることで、バッテリー駆動時間の延長や、より静かで効率的な運用を可能にする。特に、屋内サービス、点検、物流などの実用化が期待される分野で、ロボットの稼働時間と運用コストに直接的な影響を与える可能性がある。