| Research Abstract |
本論文では,動的シミュレーションを用いて柔軟な指先の滑り認識を検証し,ロボットにおける指のスティックスリップの検知を行う.ロボットマニピュレーション工学の分野において,滑り運動をモデル化する方法は多く研究されている.その中でも,ヒューマノイド分野では,人と同じ感覚器官を持つセンサを埋め込み,スティックスリップを検知する方法が多い.しかしながら,小さな動作も部分的に接触面の摩擦を考えるため,ほとんどの研究において準静的で分析的な観点から問題が生じる.そのため,滑り運動の検知は人の感覚に近付けることができない.この問題を解決するために,仮想梁モデル,および有限要素モデルを用いて柔軟指による滑りを提案する.前者は,柔軟指における通常での接線方向の変形を,後者は滑りが生じる場合での接触面のミクロな変位をもたらし,本論文においてこの2つの統合したモデルをビーム束モデル「Beam Bundle Model(BBM)」と名付ける.また,全ての滑り運動について述べるために各結節点での動摩擦モデルも導入する.本論文では特に初期滑り(滑り始める直前の動作)に注目することで,柔軟指の滑りだすミクロな動作,つまり局所滑り現象「Localized Displacement Phenomenon(LDP)」を解析する.これは重要な要素であり,LDPを解析することができれば,安定した把持や操作ができると考えられる.これを解析し,特殊な糸を用いた触覚センサを発展させたロボットの皮膚や,マイクロ力覚センサなどを柔軟指の指先に組み込み,初期滑りを検知できるシステムを提案する.さらに,このLDPを利用することで,ビジョンシステムなどに匹敵するほどの接触感覚を強化することができることも示す.またこのアプローチは,新しい触覚デバイスだけでなく,既存の柔軟指の滑りにも扱うことができる.
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
指の滑りのモデリングに関しては,Beam Bundle Modelという新しいモデリング手法を提案し,その妥当性を実験的に示した.特に,このモデルにより,指先が滑り始めるときの局所滑り現象を評価できることを示した.その現象のかげで滑り検出おける触覚提示の設計・データ処理のアルゴリズムを提案できました.
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| Strategy for Future Research Activity |
提案したBeam Bundle Modelという新しいモデリングを利点して滑り動作を用いて人間の指先のモデルを構築する予定です.そのために,人間の指先の磁気共鳴画像を用いて肌・骨・爪の三次元の位置を確定して,それに対するビームを創立して,滑り動作のシミュレーションの解析できると考えられます.その上で,人間のすべり動作を検出できる触覚提示を発展して,完全なパップティクスデバイスを構築できると考えます.
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