2022 Fiscal Year Annual Research Report
高い時間分解能で感知・動作可能な次世代サイボーグに向けた人間機械融合の実現
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22H03627
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
黄 守仁 東京大学, 情報基盤センター, 特任講師 (20750029)
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2022-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 人間機械協調 / 高速ビジョンシ / 機械動作支援 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，高い時間分解能で感知・動作できる次世代サイボーグシステムを目指して本来人間にとって感覚できないほどの高い時間分解能の機械センシング情報および機械動作支援を人間の身体運動と融合することを目的とする．本年度はミニ秒オーダーで動作支援を実現するためのアクチュエーターの基礎検討および設計開発、1000fpsでセンシングする高速ビジョンシステムの構築および高精度作業に向けた機械動作支援の検討などを中心として研究活動を行った．特に以下の項目に着手した．
（１）本研究の機械動作支援はミニ秒オーダーの機械センシング情報を使って駆動・制御されることを想定している．電磁モータより早い反応速度で動作できるピエゾアクチュエーターなどを着目し，高い応答速度を維持しつつピエゾアクチュエーターの動作範囲を拡大するための基礎検討を行い，試作品を開発した．
（２）人間感覚の限界を遥かに超える高速機械センシングの中，時間・空間ともに多様な情報をセンシングすることが可能な高速ビジョンシステムを構築し，高速画像処理手法を検討した．特に，凹凸がある対象物に対する高精度塗布応用、マイクロメータオーダー精度の穴と軸の嵌めあい応用などを具体例として，1秒間に1000枚の画像処理を実現するための高速画像処理アルゴリズムを開発し，人間の作業効率を向上させるための機械動作支援を検討した．初期の評価実験で得られた結果を計測自動制御学会システムインテグレーション部門SI2022にて発表を行い，優秀講演賞を受賞された．
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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
高速画像処理手法、高速動作支援を実現するためのアクチュエーター、高精度作業に向けた機械動作支援戦略など基本要素の検討を行い，2023年度の研究に繋がる提案ができており，おおむね順調に進んでいると考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度は2022年度の成果をベースに，高速ビジョンおよび必要に応じてそれ以外の高い時間分解能の機械センシング情報と新規開発したアクチュエーターに基づく機械動作支援を統合するアシストシステムを構築するなど研究課題に取り組む．
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