| 研究概要 |
舞踊や手話動作に見られるような,ヒトの比較的複雑な随意運動や順序運動の多くは「見まね」により獲得される.上肢動作の見まね学習においては,第一に,網膜に映った他者3次元上肢運動の2次元写像映像から3次元運動を復元する過程第二に,自己上肢の各筋肉のどれを,どのような時間的タイミングで,どのような強度で収縮させるかのパターンに変換する過程,の少なくとも2過程が必要である.また特に手指動作の見まね学習では,第三に,サイズが小さいにも関わらず形状が複雑で自己遮蔽が多く,しかも大きな空間を動く手指3次元動作の2次元映像から,高速かつ高精度に形状推定を行う過程も必要となる.このような制御上の不良設定問題を持つ問題や,生理学レベルでの情報処理機構が不明な対象に対しては,生理学的に等価な工学システムを設計し,それを操作して入出力関係を検討することにより,脳の情報処理の一端を伺い知ることが可能となる.
本課題では,(1)エアシリンダを使ったヒト型ロボットアームの設計,(2)ヒト型ロボットハンドの設計,(3)単眼CCDカメラによる上肢3次元動作の推定システム設計,(4)非接触的方法による手指形状の実時間推定システムの設計,(5)データグローブによるロボットハンド制御,などを行った.(1)と(2)により実証研究のためのハードウエア的基盤を作り,(3)と(4)により上肢や手指の3次元運動推定,(5)により手指制御を実験的に検討して,動作の見まね学習機構の理解に迫った.開発したヒト型ロボットハンド1号機は大きさと重さがヒト手指と同程度で,しかも拇指以外の4指間の開閉ができるため,手話や舞踊動作といった「情報発信」が可能である.同ハンドを使って,ダイナミクスや自由度数が異なるデータグローブでの遠隔操作に成功し,前提となった自由度低減や自由度合成の知識を,次課題の「見まね」(非接触的方法)での動作再現に活用した.
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