2022 Fiscal Year Research-status Report
Delicate and flexible support by humans to remote robots with force feedback
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21K11865
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
石橋 豊 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (40252308)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
三好 孝典 長岡技術科学大学, 技術経営研究科, 教授 (10345952)
黄 平国 岐阜聖徳学園大学, 経済情報学部, 准教授 (60713154)
大西 仁 放送大学, 教養学部, 教授 (40280549)
奥田 隆史 愛知県立大学, 情報科学部, 教授 (20204125)
渡邉 均 東京理科大学, 工学部情報工学科, 教授 (20439920)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 遠隔ロボット支援 / 力覚フィードバック / QoS制御 / 安定化制御 / AI技術 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
一人の利用者が触覚デバイスを用いて、力覚センサを有する遠隔の産業用ロボットの動作をビデオを見ながら、そのロボットアームを操作するシステムを二つ用いて、ロボットアーム間で一つの物体を運ぶ作業に対して、以下の研究を行った。
(1) 移動ロボットを考慮し、凸凹した道を移動しながら、二つのロボットアームによって把持された一つの物体を運ぶ作業において、突然大きな位置変化が生じる場合に、位置変化の方向だけでなく、その他の方向にも大きな力が加わる（具体的には、ロボットアームが大きく下落するときには、左右の方向にも大きな力が加わる）ことが判明したため、距離と時間に関する公式と運動方程式を利用してロボットアームの位置を調整する制御を複数の方向に適用し、実験によってその効果を確認した。また、ロボットアームの代わりに人がマジックハンドを用いて作業する場合との比較も行い、人と同程度以上に作業できることを可能とした。
(2) 劣悪な通信環境での作業を想定し、作業の途中で通信が途絶したり、パケット欠落率が高くなる場合の制御として、通信が可能なときは適応型Δ因果順序制御によってロボットアームの位置を調整し、パケット欠落が生じる場合には、力覚センサの値を用いた力調整制御によって位置調整を行う方法を提案し、その有効性を確認した。
(3) ロボット-人、ロボット-ロボットの間だけでなく、人-人の間での協調を高安定・高品質に行うため、粘弾性の適応制御を適応し、ロボットからの力と人からの力の両方を感じながら作業できるようにし、その効果を検証した。また、二人の利用者が一つのロボットアームを触覚デバイスを用いて遠隔操作する場合と、一人で操作する場合との比較を行い、二人で作業する方が優れていることを明らかにした。
(4) 一つの物体を両側から挟んで移動する作業に対して、強化学習を適用し、オフラインでの学習効果を確認した。
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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
移動ロボットを考慮した研究において、ロボットの遠隔操作として、人と同程度以上の動作を実現することが可能なことを示すことができただけでなく、劣悪な通信環境においても、通信可能な場合は適応型Δ因果順序制御を行い、不可能な場合は力覚センサを用いたロボット位置調整制御を切り替えて行うことによって、ロボットアームの時空間同期を実現することが可能であることを示すことができた。これらは計画通りの進捗である。また、これまでの研究計画には含まれていなかった、二人の利用者で一つのロボットアームを遠隔操作する場合を新たに考え、一人の利用者が操作する場合との比較を行い、二人で操作する方が有利であることを示すことができた。一方、強化学習に関しては、オフライン学習による効果を明らかにすることができたが、オンライン学習を追加して、その効果を確認するまでには至っていない。したがって、全体的にみれば、おおむね順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度には、予定通り、同時に協調作業する人やロボットの数を増やして、要求される条件を厳しくして協調作業の高度化（高安定化・高品質化・繊細化・柔軟化）を図るとともに、強化学習においてオフライン学習の更なる改善と、オンライン学習も可能とし、実験によってそれらの効果を確認する。
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| Causes of Carryover |
（理由）学会参加について別の予算から充当するなど、旅費・参加費の支出が想定よりも減少したため。
（使用計画）おもに今までに得られた成果の発表のための費用（旅費、参加費、投稿費）に利用する予定である。
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Research Products
(27 results)
