Construction of simultaneous execution theory of object recognition and manipulation in robot work with an uncertain environment

2020 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 18K04048
• Research Institution: Ritsumeikan University
• Principal Investigator: 植村 充典 立命館大学, 理工学部, 准教授 (00512443)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: ロボット作業 / 不確定環境 / 物体認識 / ロボット制御 / 軽量ロボット / バックドライバビリティ

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、軽量かつ逆可動性の高いロボットアームが物体と接触可能となることを用い、リアルタイムで不確定な物体や環境を認識できる制御と環境認識の理論を構築した。
このような物体と接触可能なロボットアームやハンドを実現するため、ワイヤー駆動ロボットを以下の観点から改良した。（１）軽量かつ逆可動性を高めるワイヤ経由機構を提案した。（２）可変重力・把持力補償機構により、アクチュエータが必要とするトルクを大幅に削減し、軽量化・高逆可動化に貢献した。（３）先端材料のワイヤを利用することで、ワイヤ駆動機構の弱点であるワイヤが切断する問題を大幅に緩和した。（４）金属3Dプリンターを用いることで、ワイヤー駆動機構の弱点である構造の複雑さによる高重量化の問題を解消した。（５）ジェネレーティブデザインを導入することにより、さらなる軽量化を実現した。
不確定な物体をリアルタイムで認識するため、Visual SLAM を応用・拡張した動画情報を用いた３次元物体移動情報の取得と、セグメンテーション手法を構築した。特に、回転行列の線形化を用いた計算量の削減や、物体の物理パラメータ推定手法について、新たな理論を構築した。
ロボットが接触した物体の移動情報を用い、物体の回転を抑制する制御を提案した。この回転抑制により、物体の重心位置の方向が推定可能となり、物体の形状や物理パラメータが未知であっても、ロボットハンドが物体の重心を挟み込む安定性の高い物体把持を可能とした。移動情報の取得は、前記のカメラを用いた物体認識や、近接センサーを用いる手法を提案し、その有効性をシミュレーションにより確認した。