Establishing manipulation ability of string-like flexible objects with non-uniformity, elasticity and anisotropy

2019 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 18K19809
• Research Institution: Shinshu University
• Principal Investigator: 山崎 公俊 信州大学, 学術研究院工学系, 准教授 (00521254)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 渡辺 哲陽 金沢大学, フロンティア工学系, 教授 (80363125)
• Project Period (FY): 2018-06-29 – 2020-03-31
• Keywords: 紐状柔軟物 / 知能ロボット / ニューラルネットワーク / 動作計画

Outline of Annual Research Achievements

本研究の対象は，自動機械に紐状柔軟物を操作させるときに必要となる操作知識の構築方法とその活用である．この課題に取り組むために，敵対的生成ネットワークをベースとしたあらたな方法の研究に取り組んだ．提案方式の訓練データは，紐を点列に分割し，それらの点の座標値を並べた縦長の行列である．通常の敵対的生成ネットワークは画像のように対象を撮影したデータを直接訓練データとすることが多いが，本研究では，紐状柔軟物の形状を明瞭に得るために，座標値を入力とするほうがよいことを発見した．提案方式により，様々な紐状柔軟物の形状状態を低次元の空間の点として表現することの可能性を示すことができた．この成果に関連して取り組んだことは，低次元空間の中で紐状柔軟物の所望の形状変位を見つけ出す方法の研究である．ある紐状柔軟物の形状が1点として表される特徴空間では，ある点から別の点までを適切な経路で移動すれば，その紐状柔軟物の現実的な形状変化を抽出できるはずである．そこで，ランダムサンプリングベースの動作計画手法を応用した探索アルゴリズムを提案・実装し，任意の形状変位を生成できる可能性を示した．また，紐状柔軟物の片方の端点を保持し，それをある方向へ移動する課題を設定し，その間の形状変移を生成するための実装をおこなった．このようにして得た特徴空間で紐状柔軟物の状態変化を表示すると，生物的なふるまいも見られ，紐操作以外の応用可能性があることも確認した．また，紐操作に向けたマニピュレータの高速な動作生成法についても基礎となる手法を提案した．このほかにも紐状柔軟物を操るハードウェアを試作するなどして，目的を達成すべく研究活動をおこなった．