| Project/Area Number |
19K12170
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
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| Research Institution | Wakayama University |
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Principal Investigator |
Ogawara Koichi 和歌山大学, システム工学部, 准教授 (70452810)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 動作教示 / 遠隔操作 / 組み立て作業 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究課題では，視覚，多指ハンド，ロボットアームを搭載したロボットに対して機械などの正確な組み立て作業を簡便に教示することが可能な，半自律遠隔操作に基づく動作教示法を開発する．そのために，正確な物体操作を実現する多指ハンドと，視触覚センサによる3次元情報の拡張に基づき自律的に物体の把持と移動を実現する技術を開発し，これらを用いて動作教示に基づくロボットによる組み立て作業の自動化に取り組む．
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| Outline of Final Research Achievements |
In order to develop a motion teaching method that can easily teach assembly operations to robots equipped with vision, multi-fingered hands, and robot arms, the following three research tasks were carried out in this study. (1) To realize accurate manipulation of an object by a multi-fingered hand, we developed a technique for manipulating a grasped object by a multi-fingered hand that actively utilizes deformation of elastic elements and a technique for presenting an arbitrary viewpoint image by integrating information from multiple sensors. (2) In order to realize grasping and moving of an object based on three-dimensional information from vision and tactile sensors, we developed techniques for recognizing rigid and non-rigid objects and for motion planning of the robot arm. (3) We developed a simultaneous grasping and object recognition technique to realize learning of teaching actions.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
ロボットに搭載されたセンサから得られる情報は限られているため，物体の正確な操作を必要とする作業を遠隔操作で教示することは困難である．本研究では，物体認識に基づく経路探索や物体の安定把持などの機能を自律機能としてロボットに持たせることによって，教示者の負担を大幅に軽減することが可能な技術を開発した．本技術は，たとえば多品種少量生産に対応する多能工ロボットの動作教示などに応用できる．
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