Validation of Vision-Based Force Prediction Effectiveness for Contact-Rich Tasks

• Project/Area Number: 25K15295
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
• Research Institution: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• Principal Investigator: 花井 亮 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 (10521255)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2027: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: マニピュレーション / 視覚 / 力の予測 / sim-to-real / 模倣学習

Outline of Research at the Start

ロボットによる物体操作において、視覚から物体に働く力を予測する技術の有用性を明らかにすることを目指す。そのために、シミュレーションで整列シーン及びそれらのシーンとインタラクションするロボットの動作データを生成し、視覚から力を予測するモデルを学習させる。そして、視覚から予測した力を用いる動作生成モデル、視覚のみを用いる動作生成モデル、リアルの触覚・力覚センサを用いる動作生成モデルを学習させ比較を行い、タスクの成功率や類似タスク及びsim-to-real（シミュレーションで学習したモデルを実環境で機能させること）における汎化性能の観点でどのような違いがあるかを分析する。