2016 Fiscal Year Research-status Report
手指による物体操作の伝達を可能とするロボットの半自律遠隔操作技術の開発
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16K00354
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| Research Institution | Wakayama University |
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Principal Investigator |
小川原 光一 和歌山大学, システム工学部, 准教授 (70452810)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 遠隔操作 / 作業教示 / 手形状認識 / 3次元計測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成２８年度は，ロボットを遠隔操作する操作者の動作認識の一環として，遠隔操作者が手指で物体を操る動作を撮影した映像を元に，手と物体の相互隠ぺいが発生している状況で手の形状を頑健に認識する手法の開発を行った．具体的には，深層学習の一種であるConvolutional Neural Networks (CNN)を２系統並列に配置し終端を全結合層で統合した 2stream CNN を構築し，RGB-D カメラの深度情報と肌色情報を元に映像を手領域と物体領域と背景領域に分割し，手領域と物体領域を各CNNに入力することによって，相互隠ぺいが発生している状況で精度よく手形状を識別することが可能な識別器を学習させた．実画像を使用した実験で，従来の 1stream CNN と比較して識別性能が有意に向上したことを確認した．
遠隔操作におけるロボットの自律機能の一環として，ロボットに搭載したRGB-Dカメラと２台のロボットアーム・ハンドを用いて，未知小物体の全周３次元形状を自動計測する方法を開発した．具体的には，これまでに開発したRGB-Dカメラと１台のロボットアーム・ハンドを用いる方法を拡張し，途中で物体を持ち替えることによって，欠損が生じる把持位置の画像やアームの可動範囲外の視点からの画像を補い，欠損のない全周３次元データを取得する方法を開発した．ロボット実機を模したシミュレーション環境で開発した方法の効果を確認した．
国内学会にて研究発表を２件行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成28年度に実施予定だった研究は概ね順調に進展した．
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の研究計画どおり，共起性を利用した把持形態と物体の同時認識技術および把持形態と物体の認識結果に基づいた自律動作と遠隔操作の自然な融合技術の開発を進めていく．
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| Causes of Carryover |
一部の購入予定物品の仕様を再検討する必要が生じたため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
物品の仕様を再検討して購入する計画である．
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