時空間視触覚統合モデルと柔軟ハンドを用いた粒状食材把持および変形の量的制御

• Project/Area Number: 24K03021
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
• Research Institution: Ritsumeikan University
• Principal Investigator: 島田 伸敬 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (10294034)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 野間 春生 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (00374108) ; 森 佳樹 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (40946290) ; 王 忠奎 立命館大学, 理工学部, 准教授 (50609873)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,330,000 (Direct Cost: ¥14,100,000、Indirect Cost: ¥4,230,000); Fiscal Year 2026: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000); Fiscal Year 2025: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2024: ¥8,190,000 (Direct Cost: ¥6,300,000、Indirect Cost: ¥1,890,000)
• Keywords: 食品把持 / 粒状食材 / 深層機械学習 / 画像認識 / 視触覚統合モデリング

Outline of Research at the Start

ロボットハンドがコーン・刻み葱食材のような柔らかい多数の粒状物集合を山積みの中から定量把持する動作（例：粉体や不定形柔軟物のつまみ上げ）を行うための視覚・力触覚を統合した手順＝プロセス記述および動作手順生成をモデリングする枠組みを研究する。
従来研究の「視覚に基づく指使いの創発的プロセスモデリング」の技術・手法を力触覚と融合した、力触覚的な応答制御（微視的時間スケール）と視覚的な手順・状態変化（巨視的時間スケール）を各々の時間スケール特性を活かして、食品加工のロボット化 (図 1,2) を具体的なターゲットに設定して、柔軟物の加工動作を実機に実装する。