2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a Paper-based Rapid Prototyping System for Orthopedic Presurgical Planning
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16K01422
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| Research Institution | Meiji University |
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Principal Investigator |
ディアゴ ルイス・アリエル 明治大学, 研究・知財戦略機構(中野), 研究推進員 (20467020)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
篠田 淳一 明治大学, 研究・知財戦略機構(中野), 研究推進員 (60266880)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | origami engineering / medical robotics / neural networks / FQHNN / LSTM / robotic simulation |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当初は、紙をベースにしていたが、ベースを樹脂まで拡張した為、期間を延長した。その結果、双腕ロボットでなく単腕ロボットとなったが、紙での簡単な学習対応紙以外ではシミュレーションでの対応は可能になった。そのシミュレーションとは、人間が展開図を折っている過程をロボットがカメラで読み取り、同様の方法で作成する事ができるという事である。展開図は、リンクが展開図の面であり、関節が谷と山であるロボット（剛体）としてモデル化された。シミュレーション環境に展開図をモデル化および導入するための新しい方法が開発された[2][8]。具体的には展開図から得られる木構造であるが、これまで定評のある折り紙の展開図は全て閉じた木構造になっており、折り曲げ部分だけでなく既に折った所まで曲げが伝わり最初に折ったところが崩れるためであることが分かった。したがって、木構造を閉じたものから開いたものに変更することで、シミュレーションを簡略化にした。材料の特性は、使用されたシミュレーションエンジンに従って質量、慣性、および摩擦係数の値を変更することにより、シミュレーション環境内で選択される.人間がロボットに教えるために使用する型紙には、人間の操作中に展開図の各面の軌跡を追跡および生成できるマークが導入された[5-6]。 マークの位置を使用して、シミュレーション環境で展開図モデルを制御し、ユーザーデモを含むデータベースを作成した。デモンストレーションには、紙の折りたたみ（谷折り、プリーツ折り、逆折り、スカッシュ折り、花びら折り）およびその他の並進回転、開き、回転が含まれる。ビデオシーケンスから取得された軌跡の自動分類には、FQHNNが使用され、LSTMタイプのリカレントネットワークと比較して高速で、開発された予測に関する説明を提供した[3-4]. ロボットは人間の展開図操作中軌跡をシミュレーション環境内で、さまざまな材料でも再現できることを示した.
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