ロボットの探り動作による環境認識システムの研究

• Project/Area Number: 07750284
• Research Category: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Field: Intelligent mechanics/Mechanical systems
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 関 啓明 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助手 (20270887)
• Project Period (FY): 1995
• Project Status: Completed (Fiscal Year 1995)
• Budget Amount: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000); Fiscal Year 1995: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
• Keywords: ロボット / センシング / ニューラルネットワーク / 環境認識 / 拘束 / ハンド / 探り動作

Research Abstract

1.センサ付2指ハンドの製作
拘束を検出するためのロボットの探り動作やセンシングに必要な力覚センサ付の2指のハンドを製作し5自由度アームに装備した。ハンドは各指2自由度ワイヤ駆動であり、張力を歪みゲージで測定することにより指に加わる力が求められる。このハンドで作業対象物を把持して探り動作を行った。
2.実際のセンサの信号処理及びアルゴリズムの構築
ロボットで実際に探り動作を行わせ、摩擦やガタなど誤差を含んだセンサの信号から16種類に分類した平面3自由度の拘束の種類や姿勢を識別する手法を提案し、シミュレーションと実験によりその有効性を確認した。探り動作で得られる手先の変位と力のパターンから、拘束の剛性で表現される離散的な可動空間を求め、それをニューラルネットワークに学習させ、発生したリンクの重みを別のニューラルネットワークでパターン認識するという2段構造をとった。
3.3次元の拘束状態の認識アルゴリズムの構築
3次元の1自由度の拘束をねじ対偶で代表して表現して探り動作時のロボットの手先の変位や力から解析的に検出する方法を構築した。3次元多自由度の一般的な拘束状態の認識への拡張は今後の課題である。
4.対象物の分解等の応用実験
実際のロボットを用いて、平面3自由度の拘束の例として、クランクや角に円柱が接触しているような拘束など、個々の拘束の2段のニューラルネットワークによる検出作業を実現できた。複数の部品からなる対象物の一連の分解作業の実現は今後の課題である。