2021 Fiscal Year Research-status Report
紐状柔軟物操作の低次元表現の構築法および動作計画法の確立
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21K19791
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
山崎 公俊 信州大学, 学術研究院工学系, 教授 (00521254)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2023-03-31
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| Keywords | 紐状柔軟物 / 操作計画 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，自動機械に組み込むための紐状柔軟物の操作に関する知識表現の方法および動作計画方法の確立である．柔軟物の形状を低次元空間での表現に落とし込む方法と，その低次元空間を利用して所望の形状変化を創造する方法を組み合わせる．それにより，軽量かつ高速に紐状柔軟物の操作を計画できることを示す．今期間の研究実績は次のとおりである．まず，ひも状柔軟物の表現形式を検討した．そこでは，紐を点連鎖モデルが選択された．ほかにも画像による表現方式を検討したが，点連鎖モデルのほうが学習の容易さに優位性があった．次に，ひも状柔軟物の圧縮表現を生成する方式を検討した．敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）を使用することとして，適切な学習をするための方式を研究した．また，ＧＡＮでは出力である紐形状から入力である潜在表現を対応させることが困難であることから，それを実現可能にする方式についても研究した．この方式はオートエンコーダを利用しており，形状を入力として，似た潜在表現を探索するものである．最後に，紐の形状変移を創造する方法を提案・実装した．単純な形状変化ではあるが，低次元表現を利用して，紐操作のための動作計画をおこなうための素地ができた．
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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
今期間では，ひも状柔軟物の表現形式を検討した．そこでは，紐を点連鎖モデルが選択された．ほかにも画像による表現方式を検討したが，点連鎖モデルのほうが学習の容易さに優位性があった．次に，ひも状柔軟物の圧縮表現を生成する方式を検討した．敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）を使用することとして，適切な学習をするための方式を研究した．また，ＧＡＮでは出力である紐形状から入力である潜在表現を対応させることが困難であることから，それを実現可能にする方式についても研究した．この方式はオートエンコーダを利用しており，形状を入力として，似た潜在表現を探索するものである．最後に，紐の形状変移を創造する方法を提案・実装した．単純な形状変化ではあるが，低次元表現を利用して，紐操作のための動作計画をおこなうための素地ができた．これらの状況は比較的研究計画に沿ったものであり，研究はおおむね順調に進呈していると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
潜在表現の構築方法，入力となる潜在表現の推定方法をそれぞれ改良し，より複雑な形状や，素材パラメータなどを扱うことを可能にする．
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| Causes of Carryover |
実験用のロボットハンドに用いるモータ等の電子機器に関して，世界的な傾向のとおり納期が長くなることが判明したため，次年度使用の計画とした．
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