Remote precision control of an anthropomorphic robotic hand for the manipulation of delicate objects
| 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)
泉 小波 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 (70601821)
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| Project Period (FY) |
2022-02-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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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．
２年目である本年度は，昨年度に開発した模擬物体の設計を改善した．被験者実験を行い、改善した模擬物体の評価をした．
把持の力パターンを抽出するためにいくつかの圧力センサーも試した．
そして、把持の姿勢を認識するために，Graphical Neural Network (GNN)の提案を行った．GNNの学習と実行を行うプログラムとGNNを学習するためのデータセットを作成した．
次年度以降，GNNを学習させて模擬物体と一緒に（全体の）構築したシステムを用いて把持パターンの認識実験を行い，ロボットでの実験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
模擬システムの改善を行い、把持姿勢の認識システム構築を完全することができた．
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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，把持力パターンのデータを取得し解析を行う．そして，GNNを用いた把持姿勢認識実験を行い，有効性を検証する．
模擬物体と把持姿勢認識を融合し，実験を行う．
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Report
(2 results)
Research Products
(1 results)
