ロボットマニピュレータやハンドに作業を習熟させるメカニズムの解明

Research Project

Project/Area Number	61550188
Research Category	Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
Allocation Type	Single-year Grants
Research Field	機械力学・制御工学
Research Institution	Osaka University
Principal Investigator	有本卓阪大, 基礎工学部, 教授 (00029399)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	宮崎文夫大阪大学, 基礎工学部, 助教授 (20133142)
Project Period (FY)	1986
Project Status	Completed (Fiscal Year 1986)
Budget Amount *help	¥1,600,000 (Direct Cost: ¥1,600,000) Fiscal Year 1986: ¥1,600,000 (Direct Cost: ¥1,600,000)
Keywords	運動学習アルゴリズム / 作業習熟
Research Abstract	ロボットマニピュレータの作業としては次のように分類できると考えられる。(A)動作軌道が明確に与えられ、それを正確に実現することが要求される作業(例えば1aser cutting作業)(B)動作軌道が正確に記述できない作業(例えばpeg in hole作業)(A)の場合に関しては従来から提案されている学習制御方式に基づき、工業用ロボットに対して実現し易い形式を新に提案した。さらにその形式によって実際に工業用ロボット(三菱電機製ムーブマスタ【II】)が制御され、有効な結果が得られた。また学習アルゴリズムを効率的に実現するためのいくつかの技術的アイディアも与えられた。従って、(A)の場合については作業を習熟させるメカニズムがほぼ明らかとなり、実際にロボットマニピュレータ等も十分に制御できることが確認された。次に、(B)の場合については、複雑な作業を細かな基本動作の組み合わせであると考えて、この基本動作の組み合わせによって色々な作業の実現を図った。具体的にはロボットの手先に6軸力センサ(立石電機製)を装着し、これより得られる力信号に基づいて棒の挿入作業を行った。その結果ある方策に従って基本動作を組み合わせることにより人間と同程度の能力をロボットに与えることが可能となった。さらに一度実行した作業についてその経験を利用すれば作業能率を飛躍的に向上できることも示された。従ってこの種の作業(peg in hole)に対してはロボットに作業を習熟させる一つの戦略を実現できたと言える。今後の課題は、より一般の作業にも適用可能な汎用性のある方策を考案することである。