"Nifty Arm" A robot arm that will act on your behalf without teaching, that will help you without saying
| Project/Area Number |
22K04034
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
|
|---|
| Research Institution | Waseda University |
|---|
Principal Investigator |
松丸 隆文 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (10313933)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
|
| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
|
|---|
| Keywords | 人ロボット協調作業 / 半３次元物体 / 塑性変形 / 教示レス / RGB-Dセンサ / ６自由度マニピュレータ / 形状モデリング / 操作軌道 / ヒューマン・ロボット・インタラクション / 協調作業 / 協働作業 / 再現機能 / 支援機能 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
人の手とロボットアームの協調作業および協働作業のために，２つの課題に取り組む．
（Ａ）協調作業における再現機能： 物体の形状を変形加工する作業において，その場で具体的に教示をしなくとも，変形の前後を観察させるだけで，同じ作業をロボットに代行・再現させる．学術上の問題は，１）変形後の状態の認識と変形過程の推定（認識問題）と，２）ロボットによる作業工程の生成と再現（計画問題），である．
（Ｂ）協働作業における支援機能： 人が両手でおこなう作業において，片方の手の役割をロボットアームに置き換え，その場で具体的に指示をしなくとも，人の手の動きに対応する支援の動作をロボットアームにさせる．
|
| Outline of Annual Research Achievements |
人の手とロボットアームの協調作業におけるロボットによる再現機能として，物体の形状を変形加工する作業において，その場で具体的に教示をしなくとも，変形の前後を観察させるだけで，同じ作業をロボットに代行・再現させる手法を研究している．2022（R4）年度は，半３次元可塑性物体の変形として，柔軟な地面に溝（うねりと深さや幅が変化する溝）を人が作る作業をロボットアームに代行させる手法を確立した．このために新たに次の３つの手法を提案した：（１）３次元表面点群の標識付け手法，（２）RANSAC (Random Sample Consensus)戦略に基づく変形の表現手法，（３）タスクベースの適応型周期動的モーション・プリミティブDMPに基づく操作軌道の生成手法．
（１）３次元表面点群の標識付け手法においては，さらに良い結果を得るためには，円滑化パラメータや凹凸角パラメータを適切に設定することが必要になる．しかしここで確立された，点群データのセマンティックセグメンテーションなどの要素技術は，正確な設計図面がない現実世界におけるさまざまな３次元物体のモデリングに利用できる．
（２）RANSAC戦略に基づく変形の表現手法は，物体表面のある領域単位でモデリングしているので，従来の形状プリミティブに基づく適合手法に比べて，より一般的な形状をもつ物体のモデリングが可能になる．
（３）タスクベースの適応型周期動的モーション・プリミティブDMPに基づく操作軌道の生成手法は，例えば研磨タスクのような，他の準周期的運動タスクにも適用できる．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究課題の以前に，平面の折り畳み（折り紙），平坦で柔軟な物体（ハンドタオル）の変形（摘まみ上げ）を，変形の前後を観察させるだけでロボットに代行・再現させる手法を確立した．それらを発展させる課題として，2022年度は半３次元可塑性物体の変形（柔軟な地面に溝を作る作業）を対象として研究を進めた．そこでは，（１）３次元表面点群の標識付け手法，（２）RANSAC (Random Sample Consensus)戦略に基づく変形表現手法，（３）タスクベースの適応型周期動的モーション・プリミティブDMPに基づく操作軌道生成手法，の３つの技術を提案した．
変形の前後の物体の形状はRGB-Dセンサ（Microsoft製Azure Kinect）で計測され，２次元カラー画像と３次元深度画像とがシステムへの入力になる．手本とする物体変形（地面に作成された溝）に対して，６自由度ロボットアーム（Niryo製Niryo One）による再現形状と，人の手による再現形状とを比較する，検証実験を実施した．その結果より，提案した手法に基づくロボットによる作業形状が，人の手による作業形状に非常に近く，時にはより良い再現性能を発揮できることを確認した．
これらの提案と結果を，学術専門誌にフルペーパとして投稿するために，原稿の準備を進めている．
|
| Strategy for Future Research Activity |
引き続き，着実に研究を進捗させてゆく．
今後の研究の目標は，一般的な３次元物体のさまざまな変形に，対象とする物体変形作業を拡張することである．2022（R4）年度の半３次元物体における手法の延長として，より一般的な変形ケースを含むことができるスプライン周辺のバリエーションを設計し，使用するロボットの機能や性能に対応するモーション・プリミティブを開発する必要がある．
|
Report
(1 results)
Research Products
(8 results)
