| Project/Area Number |
21K03975
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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 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
RAMIREZ IXCHEL 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (00780850)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
東森 充 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (30346522)
山野辺 夏樹 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (90455436)
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| Project Period (FY) |
2022-02-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 模擬物体 / 把持 / 把持力 / 遠隔操作 / anthropomorphic hand / robotic / remote control / manipulation |
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| Outline of Research at the Start |
This research aims to develop a remote control system able to recognize the user hand configuration, the number of contact points and the grasping force to remotely control an anthropomorphic robotic hand with as much dexterity as a human hand.
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の主な目的は，器用な作業を行うために必要な情報を抽出することができる遠隔操作システムを開発することである．具体的には，人間の手と同じように器用に使える人間型ロボットハンドを遠隔操作するために、ユーザ（人間）の手（把持）の形状，接触点数，把持力を認識できるシステムを構築する．初年度である本年度は，人間の接触点数や把持力を遠隔で抽出するための模擬物体の設計と開発を行った．提案するシステムは，空気圧縮機，圧力制御弁，模擬により構成される．空気圧縮機から圧力制御弁を通して模擬物体に圧縮空気を送り，模擬物体の内圧PAを制御することで，剛性kを変化させる．模擬物体の外周には圧力センサが巻かれており，把持時の圧力分布を計測することができる．模擬物体は，シリコーンゴムと伸縮の少ない布，外・内側拘束部品，シリコーンチューブを用いて作成した中空円筒体とその外周に巻かれた圧力センサから構成される．作成した模擬物体の剛性を評価するために鉛直方向への押し込み試験を行った．そして，予備実験も行った．次年度以降，構築したシステムを用いて様々な把持パターン実験を行い，データを取得し解析を進めていく予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度予定していた模擬システムのファストプロトタイプを構築し，予備実験を行うことができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度に構築した模擬システムを用い，実験の設計を行い，把持パターンのデータを取得し解析を行う．そして，把持形状を認識するための機械学習を使用したシステムを構築する．必要な学習データを作成し，把持形状の認識システムの検証を行う．
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