Extraction, learning and improvement of human motion by force-based two-channel bilateral control

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K14129
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
• Research Institution: Gifu National College of Technology (2022); Chuo University (2021)
• Principal Investigator: Nagatsu Yuki 岐阜工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (60804987)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 制御工学 / 力制御 / 知能ロボティクス / 知能機械 / 機械学習

Outline of Final Research Achievements

This study succeeded in extending force-based two-channel bilateral control (FBC) to position/force hybrid control of a system with redundant degrees of freedom for human motion extraction. Furthermore, by focusing on the control structure unique to FBC, a system with the same degree of reproduction accuracy as a motion reproduction system based on FBC was also successfully realized by using direct teaching through dual loop force control using information from both the force sensor and the state observer. By applying a compensator for motion reproduction control based on FBC to these systems, adaptability to unknown targets without losing high transparency obtained by FBC between recorded motion data and reproduced motion data is expected to be increased, and it is considered to lead to “improvement”.

Free Research Field

制御工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

我が国や諸外国では少子高齢化が進行しつつあり、労働人口の減少等の課題に対して、ロボットによる人間の代替技術が求められている。さらに、熟練者の技能の継承は重要な課題である。これらの課題に対し、本研究を通じて、熟練動作を含む人間の動作を、力情報のみに基づいて伝送、記録、再生するための基盤となる理論と技術を確立することに成功したといえる。さらに、これまで二機で一対のバイラテラルロボットシステムを用いていた動作のティーチングと再生システムにおいて、力覚センサを活用することで一機のロボットシステムのみでも同程度の性能を有するシステムを実現することに成功し、低コスト化にも貢献することができたといえる。