| Budget Amount *help |
¥13,520,000 (Direct Cost: ¥10,400,000、Indirect Cost: ¥3,120,000)
Fiscal Year 2006: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2005: ¥7,020,000 (Direct Cost: ¥5,400,000、Indirect Cost: ¥1,620,000)
Fiscal Year 2004: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
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| Research Abstract |
本研究では,ユーザーの体表上から得られる表面筋電の情報を、従来から研究されてきた直接的なロボットへの運動指令として用いるだけでなく、ロボット自身の拡張された感覚情報として利用する、という新奇なコンセプトを提案し,またその有効性を具体的な応用実験によって示すことを目的としている.本手法は原理的に,ロボットに限らず,既存の全ての機械に対して適用可能であるため,当研究で得られた成果は高い波及効果が期待できる.本年度の進捗は次の2点である.(1)モーションキャプチャ装置をMotion Analysis社のMAC3D SYSTEMに変更したことで,計測性能やユーザープログラム隣発の容易さが大幅に向上し,キャプチャ周波数は200Hzへと増し,ロボットの速度指令も220Hzで行うことができるようになった.また,テレメータを導入して筋電位計測の拘束性を大きく低減できた.(2)有用な応用事例として,力覚センサの無いロボットとの亜量物体の協調把持を実現した.具体的には,ユーザーとマニピュレータとで,物体を托持し,ユーザーの意図に従ってその鉛直位置を動的に変更するシステムを実現した.ユーザーとロボットはそれぞれ3リンクでモデル化された.ロボットは,ユーザーが物体重量の1/2を支えることを目標として制御された.ユーザーが手先で感じる物体重量の推定は,予めトレーニングしておいた推定器にて行った.推定器への入力は,ユーザーの各関節の角度,角速度,角加速度および筋電位信号であった.以上の研究成果は,国内研究会・技術報告で発表予定,国際会議へは投稿済み,学術論文誌への投稿準備中である.
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