1996 Fiscal Year Annual Research Report
ヒトの把持動作の解析とハンドロボット操作への応用-感覚情報と運動情報の統合による操作信号の生成-
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07455176
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| Research Institution | KANAZAWA INSTITUTE OF TECHNOLOGY |
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Principal Investigator |
鈴木 良次 金沢工業大学, 工学部, 教授 (80013811)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
島田 洋一 金沢工業大学, 工学部, 教授 (50113155)
宇野 洋二 豊橋技術科学大学, 情報工学系, 教授 (10203572)
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| Keywords | 把持動作 / 感覚運動情報統合 / 砂時計型神経回路 / 運動学習 / 筋電流 / 最適制御 / ハンドロボット |
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| Research Abstract |
平成7年度に引き続き、ヒトの把持動作を対象とし、砂時計型神経回路による感覚・運動情報の統合と操作信号の生成アルゴリズムの理論的、実験的研究を進めた。
(1)把持対象の視覚情報が、把持動作に及ぼす影響
7年度に開発した映像編集システムを用いて被験者にボケた映像を示したときの、ボケの程度が対象物までの手先の到達時間に及ぼす影響、および実物の模型を用いて、その形状、位置、また、容器の場合、カラか水が満たされているかなどの状態が、把持動作に及ぼす影響について、到達軌道、把持の構え動作軌道の3次元計測によって解析した。
(2)砂時計型神経回路モデルの学習の汎化能力の確認
把持対象として円錐、円柱、球、角柱状の模型を用い、対象物の視覚情報と把持したときの手の構えの情報をあたえて学習を行い、卵型模型をテスト物体として、把持に必要な手の構えが生成できることから、汎化能力を確認した。
(3)把持動作での手のダイナミクスの推定実験
対象物を把持したときの、前腕表面筋電流、指関節角度、把持力を計測し、3層神経回路モデルの入力層に関節角度、筋電流を、出力層に把持力を与えて、把持動作のタイナミクスを学習させ、把持動作での指関節のトルクの推定が可能なことを示した。
本研究は、ハンドロボットという実世界の装置に把持動作を学習させることを目標としているが、そのためには、この2年間の成果では充分といえず、問題点を整理した上で、引き続き、この課題に取り組む計画である。
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