2020 Fiscal Year Annual Research Report
Data Robotics of Hand-to-Hand Skill Transfer
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18H03784
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
桂 誠一郎 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (00401779)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉澤 浩志 東京女子医科大学, 医学部, 講師 (70318070)
福澤 一吉 早稲田大学, 文学学術院, 教授 (00156762)
板口 典弘 静岡大学, 情報学部, 助教 (50706637)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 抽象化理工学 / 人間支援 / データロボティクス / 手づたえ教示 / モーションコピーシステム / 要素記述法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究ではロボットを使用して人間の動作を抽出し、忠実に再現する「モーションコピーシステム」に関する工学基盤を拡張するとともに、手づたえ教示を効率良く実現するためのデータロボティクスの方法論を明らかにすることを目的としており、本年度において次のような研究実績を得ることができた。
1. 「要素記述法」に基づく人間動作データの解析・抽象化に関する検討
物理的な解釈ならびに対話的設計を可能にする独自開発のAIである「要素記述法」に基づき、人間動作データの解析・抽象化に関する検討を行った。研究協力者の所属する産業現場において、熟練技能者による機械の調整作業を抽象化し、自動化に向けた支援が可能であることを確認した。特に、非線形かつさまざまな物理現象の影響を受ける調整作業において、モデルの構造やパラメータが明確化されることで、暗黙知の形式知化へつなげるための有益なツールと成り得ることが確認できた。
2. 運動学習における神経心理学的モデルの構築に向けた被験者試験
手づたえ教示／被教示装置を使用して動作のアシストを行った際の上肢による螺旋軌道の描画タスクの運動学習に関する被験者試験の解析を進め、効果的なアシスト方法を明らかにした。具体的には、自由動作（アシストなし）、軌道の法線方向の拘束アシスト、軌道の法線方向の拘束アシスト＋接線方向への力アシスト、軌道への厳密な位置拘束アシストの4種を比較し、学習効果について定量的に解析を行った。
なお、本年度において10回の研究ミーティングを開催し、研究代表者、分担者、協力者間での成果の共有、逐次確認を行い、工学、神経心理学、神経内科学の密な連携の下で研究を推進した。また上記の成果については、IEEEのジャーナルをはじめ、IEEE AMC2020などの国際会議にて発表を行った。さらに、イノベーション・ジャパン、CEATECへの出展を行い、得られた研究成果を広く公表した。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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